論文の概要: LLMs for Knowledge Graph Construction and Reasoning: Recent Capabilities and Future Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13168v1
• Date: Mon, 22 May 2023 15:56:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 14:48:41.346538
• Title: LLMs for Knowledge Graph Construction and Reasoning: Recent Capabilities and Future Opportunities
• Title（参考訳）: 知識グラフ構築と推論のためのLLM:最近の能力と将来の可能性
• Authors: Yuqi Zhu, Xiaohan Wang, Jing Chen, Shuofei Qiao, Yixin Ou, Yunzhi Yao, Shumin Deng, Huajun Chen, Ningyu Zhang
• Abstract要約: 本稿では,知識グラフの構築と推論のためのLarge Language Models (LLMs) の定量的,定性的評価について述べる。 エンティティ、関係、イベント抽出、リンク予測、質問応答を含む8つの異なるデータセットを使用します。 実験の結果, GPT-4はタスクの大部分でChatGPTより優れており,特定の推論および質問応答データセットにおいて細調整されたモデルよりも優れていることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.71888100262853
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents an exhaustive quantitative and qualitative evaluation of Large Language Models (LLMs) for Knowledge Graph (KG) construction and reasoning. We employ eight distinct datasets that encompass aspects including entity, relation and event extraction, link prediction, and question answering. Empirically, our findings suggest that GPT-4 outperforms ChatGPT in the majority of tasks and even surpasses fine-tuned models in certain reasoning and question-answering datasets. Moreover, our investigation extends to the potential generalization ability of LLMs for information extraction, which culminates in the presentation of the Virtual Knowledge Extraction task and the development of the VINE dataset. Drawing on these empirical findings, we further propose AutoKG, a multi-agent-based approach employing LLMs for KG construction and reasoning, which aims to chart the future of this field and offer exciting opportunities for advancement. We anticipate that our research can provide invaluable insights for future undertakings of KG\footnote{Code and datasets will be available in https://github.com/zjunlp/AutoKG.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,知識グラフの構築と推論のためのLarge Language Models (LLMs) の定量的,定性的評価について述べる。 エンティティ、関係とイベント抽出、リンク予測、質問応答など8つの異なるデータセットを採用している。 実験の結果, GPT-4はタスクの大部分でChatGPTより優れており,特定の推論および質問応答データセットにおいて細調整されたモデルよりも優れていることが示唆された。 さらに,本研究は,仮想知識抽出タスクの提示やVINEデータセットの開発において決定される情報抽出のためのLLMの潜在的な一般化能力にも及んでいる。 これらの経験的知見に基づいて、我々はさらに、KGの構築と推論にLLMを用いたマルチエージェントベースのアプローチであるAutoKGを提案し、この分野の将来を図解し、進歩のためのエキサイティングな機会を提供することを目的としている。 KG\footnote{Codeとデータセットはhttps://github.com/zjunlp/AutoKG.com.comで利用可能になるだろう。

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