論文の概要: Exploring Large Language Models for Knowledge Graph Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13916v3
• Date: Sun, 10 Sep 2023 17:42:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 18:36:48.697232
• Title: Exploring Large Language Models for Knowledge Graph Completion
• Title（参考訳）: 知識グラフ補完のための大規模言語モデル探索
• Authors: Liang Yao, Jiazhen Peng, Chengsheng Mao, Yuan Luo
• Abstract要約: 我々は知識グラフのトリプルをテキストシーケンスとみなし、知識グラフLLMと呼ばれる革新的なフレームワークを導入する。 提案手法では,三重項の実体的記述と関係的記述をプロンプトとして利用し,その応答を予測に利用する。 種々のベンチマーク知識グラフを用いた実験により,三重分類や関係予測といったタスクにおいて,本手法が最先端の性能を達成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.139056629060626
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge graphs play a vital role in numerous artificial intelligence tasks, yet they frequently face the issue of incompleteness. In this study, we explore utilizing Large Language Models (LLM) for knowledge graph completion. We consider triples in knowledge graphs as text sequences and introduce an innovative framework called Knowledge Graph LLM (KG-LLM) to model these triples. Our technique employs entity and relation descriptions of a triple as prompts and utilizes the response for predictions. Experiments on various benchmark knowledge graphs demonstrate that our method attains state-of-the-art performance in tasks such as triple classification and relation prediction. We also find that fine-tuning relatively smaller models (e.g., LLaMA-7B, ChatGLM-6B) outperforms recent ChatGPT and GPT-4.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフは多くの人工知能タスクにおいて重要な役割を果たすが、不完全性の問題にしばしば直面する。 本研究では,Large Language Models (LLM) を用いて知識グラフの補完を行う。 我々は知識グラフのトリプルをテキストシーケンスとみなし、これらのトリプルをモデル化するための知識グラフ LLM (KG-LLM) と呼ばれる革新的なフレームワークを導入する。 提案手法では,三重項の実体記述と関係記述を用いて,その応答を予測に利用する。 ベンチマークナレッジグラフを用いた実験により,トリプル分類や関係予測などのタスクにおいて,最先端の性能が得られることが示された。 また、微調整モデル(LLaMA-7B、ChatGLM-6B)が最近のChatGPTおよびGPT-4より優れていることも見出した。

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