論文の概要: CP-KGC: Constrained-Prompt Knowledge Graph Completion with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08279v1
• Date: Thu, 12 Oct 2023 12:31:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-14 11:29:00.738207
• Title: CP-KGC: Constrained-Prompt Knowledge Graph Completion with Large Language Models
• Title（参考訳）: CP-KGC:大規模言語モデルを用いた制約付き言語知識グラフ補完
• Authors: Rui Yang, Li Fang, Yi Zhou
• Abstract要約: Constrained-Prompt Knowledge Graph Completion (CP-KGC) 法は、低リソース計算条件下での効果的な推論を示す。 これは、KGCタスクへのLLMの統合を示し、将来の研究のための新しい方向性を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.56565195524981
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge graph completion (KGC) aims to utilize existing knowledge to deduce and infer missing connections within knowledge graphs. Text-based approaches, like SimKGC, have outperformed graph embedding methods, showcasing the promise of inductive KGC. However, the efficacy of text-based methods hinges on the quality of entity textual descriptions. In this paper, we identify the key issue of whether large language models (LLMs) can generate effective text. To mitigate hallucination in LLM-generated text in this paper, we introduce a constraint-based prompt that utilizes the entity and its textual description as contextual constraints to enhance data quality. Our Constrained-Prompt Knowledge Graph Completion (CP-KGC) method demonstrates effective inference under low resource computing conditions and surpasses prior results on the WN18RR and FB15K237 datasets. This showcases the integration of LLMs in KGC tasks and provides new directions for future research.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ補完(KGC)は、知識グラフ内の欠落した接続を推論し推測するために既存の知識を活用することを目的としている。 SimKGCのようなテキストベースのアプローチは、インダクティブなKGCの約束を示すグラフ埋め込み方法よりも優れています。 しかし、テキストベース手法の有効性は、実体テキスト記述の品質にかかっている。 本稿では,大規模言語モデル (LLM) が有効なテキストを生成できるかどうかについて述べる。 本稿では,LLM生成テキストにおける幻覚を軽減するために,エンティティとそのテキスト記述を文脈制約として活用し,データ品質を向上させる制約ベースのプロンプトを提案する。 制約付きprompt knowledge graph completion (cp-kgc) 法は低資源計算条件下での効果的な推論を示し, wn18rr と fb15k237 データセットの先行結果を超える。 これは、KGCタスクへのLLMの統合を示し、将来の研究のための新しい方向性を提供する。

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