arXiv:2611.05877v1 Announce Type: new Abstract: Confidence estimates guide human review in LLM-built knowledge graphs, but better error prediction can yield little improvement in an audit. We study this gap through repairability, selection headroom and label validity. Modelling non-adaptive auditing as budgeted covering, we characterise the minimal decision-relevant error statistics and bound the regret of scalar-preserving first-order planning by a structural mass $\Delta^{\mathrm{cl}}$. We simulate ideal repair against benchmark-aligned labels for five extraction configurations and two cross
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年11月6日 · 原文日期：2026年11月5日
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人工核验：尚无核验记录
