基于大语言模型构建高精度与语义丰富的BGP社区词典

《Proceedings of the ACM on Networking》：Constructing a High-precision and Semantically Rich BGP Community Dictionary via Large Language Models (LLMs)

　　

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BGP 社区对于域间路由控制至关重要，但其语义往往淹没在嘈杂、非结构化的运营商文档中。人工检查和标注是一个繁琐的过程，无法规模化。与此同时，现有的自动化方法主要依赖正则表达式，无法可靠地解释语义含义或处理占位符格式。我们开发了一个基于 LLM 的框架，用于从异构运营商文档中提取高精度的 BGP 社区语义。我们的框架结合了格式感知的预处理以从嘈杂的运营商文档中过滤社区相关内容，模式引导的提取以生成结构化输出，以及跨模型的基于共识的聚合以减轻幻觉和错误提取。使用一个包含 9,244 个社区值-含义对的、人工标注的基准数据集，我们的框架在不同的提取任务中达到了 85-99% 的精确率，并在占位符社区和保持语义准确性方面显著优于先前的最先进方法。使用我们的框架，我们构建了一个可公开访问的、最大的 BGP 社区词典之一，包含跨 766 个 AS 的超过 29.9K 个具有语义标注的社区。最后，我们利用我们的词典首次进行了运营商定义的 BGP 社区语义变异性的大规模分析。我们发布了我们的代码、基准测试和构建的词典以支持未来研究。

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