論文の概要: Using Large Language Models for Zero-Shot Natural Language Generation from Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07312v2
• Date: Tue, 22 Aug 2023 14:10:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 20:37:38.589152
• Title: Using Large Language Models for Zero-Shot Natural Language Generation from Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: 知識グラフからのゼロショット自然言語生成のための大規模言語モデルの利用
• Authors: Agnes Axelsson and Gabriel Skantze
• Abstract要約: 我々は,ChatGPTがWebNLG 2020の課題に対して,最先端のパフォーマンスを達成していることを示す。 また、LLMが解析しているデータについて既に知っていることと、出力テキストの品質との間には大きな関連性があることも示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.56877715768796
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In any system that uses structured knowledge graph (KG) data as its underlying knowledge representation, KG-to-text generation is a useful tool for turning parts of the graph data into text that can be understood by humans. Recent work has shown that models that make use of pretraining on large amounts of text data can perform well on the KG-to-text task even with relatively small sets of training data on the specific graph-to-text task. In this paper, we build on this concept by using large language models to perform zero-shot generation based on nothing but the model's understanding of the triple structure from what it can read. We show that ChatGPT achieves near state-of-the-art performance on some measures of the WebNLG 2020 challenge, but falls behind on others. Additionally, we compare factual, counter-factual and fictional statements, and show that there is a significant connection between what the LLM already knows about the data it is parsing and the quality of the output text.
• Abstract（参考訳）: 構造化知識グラフ(kg)データを基礎知識表現として使用するシステムでは、kg-to-text生成は、グラフデータの一部を人間が理解できるテキストに変換するのに有用なツールである。 近年の研究では,KG-to-textタスクにおいて,特定のグラフ-to-textタスクのトレーニングデータセットが比較的小さい場合でも,大量のテキストデータに対する事前学習を利用するモデルが良好に動作できることが示されている。 本稿では,この概念を大規模言語モデルを用いて構築し,モデルが読み取ることのできる3重構造に対する理解のみに基づいてゼロショット生成を行う。 私たちは、chatgptがwebnlg 2020チャレンジのいくつかの尺度で最先端のパフォーマンスを達成していることを示しています。 さらに、事実、反事実、虚偽の文を比較し、LLMが解析しているデータと出力テキストの品質について既に知っているものの間に有意な関連性があることを示します。

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