論文の概要: Knowledge Graph Question Answering for Materials Science (KGQA4MAT): Developing Natural Language Interface for Metal-Organic Frameworks Knowledge Graph (MOF-KG) Using LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11361v2
• Date: Thu, 6 Jun 2024 15:35:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-08 00:39:36.807842
• Title: Knowledge Graph Question Answering for Materials Science (KGQA4MAT): Developing Natural Language Interface for Metal-Organic Frameworks Knowledge Graph (MOF-KG) Using LLM
• Title（参考訳）: 材料科学のための知識グラフ質問回答(KGQA4MAT):LLMを用いた金属有機フレームワーク知識グラフ(MOF-KG)のための自然言語インタフェースの開発
• Authors: Yuan An, Jane Greenberg, Alex Kalinowski, Xintong Zhao, Xiaohua Hu, Fernando J. Uribe-Romo, Kyle Langlois, Jacob Furst, Diego A. Gómez-Gualdrón,
• Abstract要約: 材料科学における知識グラフ質問回答のためのベンチマークデータセット(KGQA4MAT)を提案する。 構造データベースと文献から抽出した知識を統合することにより,金属-有機フレームワーク(MOF-KG)の知識グラフを構築した。 我々は、比較、集約、複雑なグラフ構造を含む161の複雑な質問からなるベンチマークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.208135795371795
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a comprehensive benchmark dataset for Knowledge Graph Question Answering in Materials Science (KGQA4MAT), with a focus on metal-organic frameworks (MOFs). A knowledge graph for metal-organic frameworks (MOF-KG) has been constructed by integrating structured databases and knowledge extracted from the literature. To enhance MOF-KG accessibility for domain experts, we aim to develop a natural language interface for querying the knowledge graph. We have developed a benchmark comprised of 161 complex questions involving comparison, aggregation, and complicated graph structures. Each question is rephrased in three additional variations, resulting in 644 questions and 161 KG queries. To evaluate the benchmark, we have developed a systematic approach for utilizing the LLM, ChatGPT, to translate natural language questions into formal KG queries. We also apply the approach to the well-known QALD-9 dataset, demonstrating ChatGPT's potential in addressing KGQA issues for different platforms and query languages. The benchmark and the proposed approach aim to stimulate further research and development of user-friendly and efficient interfaces for querying domain-specific materials science knowledge graphs, thereby accelerating the discovery of novel materials.
• Abstract（参考訳）: 材料科学における知識グラフ質問回答(KGQA4MAT)のための総合的なベンチマークデータセットを,金属-有機フレームワーク(MOF)に着目して提示する。 構造データベースと文献から抽出した知識を統合することにより,金属-有機フレームワーク(MOF-KG)の知識グラフを構築した。 ドメインエキスパート向けのMOF-KGアクセシビリティを向上させるため,知識グラフを問合せするための自然言語インタフェースを開発することを目的とする。 我々は、比較、集約、複雑なグラフ構造を含む161の複雑な質問からなるベンチマークを開発した。 各質問は3つの追加のバリエーションで表現され、結果として644の質問と161のKGクエリが生成される。 このベンチマークを評価するため,LLM,ChatGPTを用いて自然言語質問を正規のKGクエリに変換する手法を開発した。 また、このアプローチをよく知られたQALD-9データセットに適用し、さまざまなプラットフォームやクエリ言語でKGQA問題に対処するChatGPTの可能性を示す。 このベンチマークと提案手法は,ドメイン固有資料知識グラフを問合せするためのユーザフレンドリで効率的なインタフェースのさらなる研究と開発を促進し,新たな素材の発見を加速することを目的としている。

関連論文リスト

• A large collection of bioinformatics question-query pairs over federated knowledge graphs: methodology and applications [0.0838491111002084]
  本稿では,生物情報学の知識グラフを用いた人文自然言語質問とそれに対応するSPARQLクエリについて紹介する。 既存の標準に基づいて,サンプルを最小限のメタデータで一様に表現する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T13:08:07Z)
• Generate-on-Graph: Treat LLM as both Agent and KG in Incomplete Knowledge Graph Question Answering [87.67177556994525]
  我々は、知識グラフ(KG)を探索しながら、新しい実写トリプルを生成する、Generate-on-Graph(GoG)と呼ばれる学習自由な手法を提案する。 GoGはIKGQAでLLMをエージェントとKGの両方として扱うThinking-Searching-Generatingフレームワークを通じて推論を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-23T04:47:22Z)
• FusionMind -- Improving question and answering with external context fusion [0.0]
  事前学習言語モデル(LM)と知識グラフ(KG)を用いて,文脈知識が質問応答目標(QA)に与える影響を検討した。 知識事実のコンテキストを取り入れることで、パフォーマンスが大幅に向上することがわかった。 このことは、文脈的知識事実の統合が、質問応答のパフォーマンスを高める上でより影響があることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-31T03:51:31Z)
• Knowledge Graph for NLG in the context of conversational agents [0.0]
  本稿では,グラフニューラルネットワーク,グラフ変換器,セq2seqモデルによる線形化など,グラフからテキストへの知識生成に使用されるさまざまなアーキテクチャについてレビューする。 我々は PLM 上での kg-to-text 生成のベンチマークデータセットを改良し,今後の作業における感情的・多言語的側面について検討することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-04T08:03:33Z)
• Knowledge Graphs Querying [4.548471481431569]
  我々は、KGクエリのために開発された様々な学際的なトピックと概念を統一することを目的としている。 KGとクエリ埋め込み、マルチモーダルKG、KG-QAの最近の進歩は、ディープラーニング、IR、NLP、コンピュータビジョンドメインから来ている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T19:32:42Z)
• Relation-Aware Language-Graph Transformer for Question Answering [21.244992938222246]
  本稿では,言語とグラフを関連づける質問応答変換器(QAT, Question Answering Transformer)を提案する。 具体的には、QATはメタパストークンを構築し、多様な構造的および意味的関係に基づいて関係中心の埋め込みを学習する。 我々は,CommonsenseQA や OpenBookQA などの常識質問応答データセットと,医療質問応答データセット MedQA-USMLE について,QAT の有効性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-02T05:10:10Z)
• Knowledge Graph Augmented Network Towards Multiview Representation Learning for Aspect-based Sentiment Analysis [96.53859361560505]
  本稿では,知識グラフ拡張ネットワーク(KGAN)を提案する。 KGANは感情の特徴表現を、文脈、構文、知識に基づく複数の視点から捉えている。 3つの人気のあるABSAベンチマークの実験は、我々のKGANの有効性と堅牢性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-13T08:25:53Z)
• QA-GNN: Reasoning with Language Models and Knowledge Graphs for Question Answering [122.84513233992422]
  学習済み言語モデル(LM)と知識グラフ(KG)の知識を用いて質問に答える問題に対処する新しいモデルであるQA-GNNを提案する。 既存のLMとLM+KGモデルに対する改善と、解釈可能で構造化された推論を行う能力を示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-13T17:32:51Z)
• Contextualized Knowledge-aware Attentive Neural Network: Enhancing Answer Selection with Knowledge [77.77684299758494]
  ナレッジグラフ(KG)による外部知識による回答選択モデル向上のアプローチを幅広く検討しています。 まず、KGの外部知識とテキスト情報との密接な相互作用を考慮し、QA文表現を学習するコンテキスト知識相互作用学習フレームワークであるナレッジアウェアニューラルネットワーク(KNN)を紹介します。 KG情報の多様性と複雑性に対処するために, カスタマイズされたグラフ畳み込みネットワーク (GCN) を介して構造情報を用いた知識表現学習を改善し, コンテキストベースおよび知識ベースの文表現を総合的に学習する コンテキスト型知識認識型アテンシブニューラルネットワーク (CKANN) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-12T05:52:20Z)
• JAKET: Joint Pre-training of Knowledge Graph and Language Understanding [73.43768772121985]
  本稿では,知識グラフと言語の両方をモデル化する新しい事前学習フレームワークであるJAKETを提案する。 知識モジュールと言語モジュールは相互に支援するための重要な情報を提供する。 我々の設計により、事前学習されたモデルは、新しいドメインの見知らぬ知識グラフに容易に適応できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-02T05:53:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。