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    name: "this"
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    value: "hasAssertion"
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rows {
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    value: "assertion"
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    value: "Head"
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    value: "type"
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    value: "https://doi.org/10.48550/"
  }
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  }
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  name {
    value: "title"
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    }
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    }
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      lex: "KG-Rank: Enhancing Large Language Models for Medical QA with Knowledge Graphs and Ranking Techniques"
    }
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    }
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    value: "http://purl.org/spar/cito/"
  }
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    }
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    value: "discusses"
  }
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    value: "BaizeHealthcare"
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    value: "CohereRerankModel"
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    }
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    value: "Gpt4"
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    }
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    value: "LLaMa2"
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    }
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  name {
    value: "MedCpt"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
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  name {
    value: "UmlsBert"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
}
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  name {
    value: "Entity"
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    p_iri {
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      name_id: 10
    }
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      name_id: 23
    }
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    value: "http://purl.org/spar/fabio/"
  }
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  name {
    value: "Workflow"
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    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 5
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    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "label"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "baize-healthcare"
    }
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    s_iri {
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    }
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    }
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    }
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}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "Cohere re-rank model"
    }
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    }
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    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "GPT-4"
    }
  }
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  name {
    value: "subject"
  }
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  prefix {
    id: 7
    value: "https://neverblink.eu/ontologies/llm-kg/categories#"
  }
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  name {
    value: "KGEnhancedLLMInference"
  }
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    }
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    }
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}
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  quad {
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      name_id: 10
    }
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    }
  }
}
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  name {
    value: "comment"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 28
    }
    o_literal {
      lex: "KG-Rank is an augmented LLM framework that integrates a medical Knowledge Graph with novel ranking and re-ranking techniques. It identifies entities, retrieves relevant KG triples, and applies methods like Similarity Ranking, Answer Expansion Ranking, and MMR Ranking, followed by MedCPT-based re-ranking to provide relevant and precise information to LLMs during inference. The primary goal is to improve the factual consistency and reliability of LLM-generated long-form answers in medical Question Answering."
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "KG-Rank"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://neverblink.eu/ontologies/llm-kg/"
  }
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  name {
    value: "hasTopCategory"
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://neverblink.eu/ontologies/llm-kg/top-categories#"
  }
}
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  name {
    value: "KGEnhancedLLM"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 8
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    }
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      prefix_id: 9
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "LLaMa2"
    }
  }
}
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    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 5
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    }
  }
}
rows {
  quad {
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      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "MedCPT"
    }
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    s_iri {
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    }
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    }
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "UmlsBERT"
    }
  }
}
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  name {
    value: "wasAttributedTo"
  }
}
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  name {
    value: "agent"
  }
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      name_id: 4
    }
    p_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 31
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
    }
    g_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 7
    }
  }
}
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  name {
    value: "wasDerivedFrom"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 33
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 12
    }
  }
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  name {
    value: "created"
  }
}
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  datatype {
    value: "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#dateTime"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 1
    }
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      prefix_id: 4
      name_id: 34
    }
    o_literal {
      lex: "2026-02-26T13:21:06.452Z"
      datatype: 1
    }
    g_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 9
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "creator"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 35
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
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    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "hasNanopubType"
  }
}
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  name {
    value: "PaperAssessmentResult"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 36
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 25
    }
    o_literal {
      lex: "LLM-KG assessment for paper 10.48550/arXiv.2403.05881"
    }
  }
}
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  name {
    value: "sig"
  }
}
rows {
  name {
    value: "hasAlgorithm"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 38
    }
    p_iri {
      prefix_id: 13
    }
    o_literal {
      lex: "RSA"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "hasPublicKey"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "MIIBIjANBgkqhkiG9w0BAQEFAAOCAQ8AMIIBCgKCAQEAwNz2QK3SEifno78S7+48zUB0xpTex3mAzW73ZimHqNcdEMU5/apslrGrTHGFAt/Chocgo++r6JQp5ygY7NyJHGWdaIqnt85pjX4PbNfLAvapyUO00qZP34fY61w4eZ9UMtleWEsmZKRtQPyJ8ODl46i/rfPuZlcJGpM9Nmy5mpGWuepqIEvF4a/t7pLVeCEDFSYXT+yaiygt6ynIK5f7TtEDhZpeUf/Q74WhMPJXm4yTU/hqOX4IW+50kWHNArGGZwUaXwzyG6M3Zd6UMModryGkLqS4H/MSE3ZA1Ylnms7BfWLEXhMWlaKi6HRV4nGRDLhxVSi9LSRi3LWKLhNIIQIDAQAB"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "hasSignature"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "W9gy0QTga21eUSV8O6O5fPkAnUib8B2ccoathAY1hg+CtxH0W4N2LeJZOKj1NMlXvfKB/3gIAQ/ZOzSJ/eYHN7aP8cDBLLFjTE3C6YPt21K0F8mW+iXkR1+b2SYcViuipYillg0rNTBgAUzF2jsaHUbFfW4cvSDwNI4QGYCpxsK80v+I7J/8XV86+rHBdsPLrd+i2tiP/6V3xWOHPA7lD/JB8eyIXi09LDhOSVA4spZgtKqLmyTQhar7gl56VpatJLLaVX4+wfI+Z6xF38vPmriLuYtsraBG47m8HHtGIoIMY4QgpU86gN0iAfwZCMf4CTwTqXKio22ZbmiYQAd9fQ=="
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "hasSignatureTarget"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
      name_id: 1
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "signedBy"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 43
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
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    }
  }
}