論文の概要: ChatKBQA: A Generate-then-Retrieve Framework for Knowledge Base Question Answering with Fine-tuned Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08975v3
• Date: Wed, 30 Oct 2024 15:22:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:25:15.468943
• Title: ChatKBQA: A Generate-then-Retrieve Framework for Knowledge Base Question Answering with Fine-tuned Large Language Models
• Title（参考訳）: ChatKBQA: 微調整大言語モデルを用いた知識ベース質問応答のための生成候補検索フレームワーク
• Authors: Haoran Luo, Haihong E, Zichen Tang, Shiyao Peng, Yikai Guo, Wentai Zhang, Chenghao Ma, Guanting Dong, Meina Song, Wei Lin, Yifan Zhu, Luu Anh Tuan,
• Abstract要約: 本稿では,新規かつ簡易な生成検索KBQAフレームワークであるChatKBQAを紹介する。 実験の結果,ChatKBQAは標準KBQAデータセット上で新たな最先端性能を実現することがわかった。 この研究は、LLMと知識グラフを組み合わせるための新しいパラダイムとして、解釈可能および知識要求型質問応答のパラダイムと見なすこともできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.85526116658481
• License:
• Abstract: Knowledge Base Question Answering (KBQA) aims to answer natural language questions over large-scale knowledge bases (KBs), which can be summarized into two crucial steps: knowledge retrieval and semantic parsing. However, three core challenges remain: inefficient knowledge retrieval, mistakes of retrieval adversely impacting semantic parsing, and the complexity of previous KBQA methods. To tackle these challenges, we introduce ChatKBQA, a novel and simple generate-then-retrieve KBQA framework, which proposes first generating the logical form with fine-tuned LLMs, then retrieving and replacing entities and relations with an unsupervised retrieval method, to improve both generation and retrieval more directly. Experimental results show that ChatKBQA achieves new state-of-the-art performance on standard KBQA datasets, WebQSP, and CWQ. This work can also be regarded as a new paradigm for combining LLMs with knowledge graphs (KGs) for interpretable and knowledge-required question answering. Our code is publicly available.
• Abstract（参考訳）: Knowledge Base Question Answering (KBQA)は、知識検索と意味解析の2つの重要なステップにまとめられる、大規模知識ベース(KB)に関する自然言語質問に答えることを目的としている。 しかし、非効率な知識検索、意味解析に悪影響を及ぼす検索ミス、従来のKBQA手法の複雑さの3つが主要な課題である。 これらの課題に対処するために、我々はChatKBQAフレームワークを紹介した。このフレームワークは、まず、微調整 LLM を用いて論理形式を生成し、次にエンティティとリレーションを教師なしの検索手法で検索・置換し、生成と検索の両方をより直接的に改善する。 実験結果から,ChatKBQAは標準KBQAデータセット,WebQSP,CWQに対して,新たな最先端性能を実現することがわかった。 この研究は、LLMと知識グラフ(KG)を組み合わせるための新しいパラダイムとして、解釈可能および知識要求型質問応答のパラダイムと見なすこともできる。 私たちのコードは公開されています。

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