論文の概要: Enhancing Emergency Decision-making with Knowledge Graphs and Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08732v1
• Date: Wed, 15 Nov 2023 06:48:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-11-16 16:59:57.052507
• Title: Enhancing Emergency Decision-making with Knowledge Graphs and Large Language Models
• Title（参考訳）: 知識グラフと大規模言語モデルによる緊急意思決定の促進
• Authors: Minze Chen, Zhenxiang Tao, Weitong Tang, Tingxin Qin, Rui Yang, Chunli Zhu
• Abstract要約: 緊急管理には包括的知識が必要である。 最近の大規模言語モデル(LLM)は、ターゲットマシンインテリジェンスを強化するための新しい方向性を提供する。 E-KELLは9.06、9.09、9.03、9.09のスコアを得ており、緊急の指揮官や消防士のグループから理解度、正確性、簡潔さ、指導力を持っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.599329516940177
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Emergency management urgently requires comprehensive knowledge while having a high possibility to go beyond individuals' cognitive scope. Therefore, artificial intelligence(AI) supported decision-making under that circumstance is of vital importance. Recent emerging large language models (LLM) provide a new direction for enhancing targeted machine intelligence. However, the utilization of LLM directly would inevitably introduce unreliable output for its inherent issue of hallucination and poor reasoning skills. In this work, we develop a system called Enhancing Emergency decision-making with Knowledge Graph and LLM (E-KELL), which provides evidence-based decision-making in various emergency stages. The study constructs a structured emergency knowledge graph and guides LLMs to reason over it via a prompt chain. In real-world evaluations, E-KELL receives scores of 9.06, 9.09, 9.03, and 9.09 in comprehensibility, accuracy, conciseness, and instructiveness from a group of emergency commanders and firefighters, demonstrating a significant improvement across various situations compared to baseline models. This work introduces a novel approach to providing reliable emergency decision support.
• Abstract（参考訳）: 緊急管理は、個人の認知範囲を超える可能性が高く、包括的知識を必要とする。 そのため、その状況下での意思決定を支援する人工知能(AI)が重要である。 最近の大規模言語モデル(LLM)は、ターゲットマシンインテリジェンスを強化するための新しい方向性を提供する。 しかし、LLMの活用は必然的に、幻覚や推論能力の貧弱な問題に対して、信頼できない出力を導入することになる。 本研究では,知識グラフとllm(e-kell)を併用した緊急意思決定システムを開発し,さまざまな緊急時にエビデンスに基づく意思決定を行う。 この研究は、構造化された緊急知識グラフを構築し、即時連鎖を通してLSMを推論するように誘導する。 実世界の評価では、e-kellは9.06, 9.09, 9.03, 9.09のスコアを受け取り、その理解性、正確性、簡潔さ、指示性が緊急の指揮官や消防士のグループから受けられ、ベースラインモデルと比較して様々な状況で著しい改善が見られた。 本研究は、信頼性の高い緊急意思決定支援のための新しいアプローチを導入する。

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