論文の概要: Leveraging LLMs in Scholarly Knowledge Graph Question Answering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09841v1
- Date: Thu, 16 Nov 2023 12:13:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-17 14:17:30.949149
- Title: Leveraging LLMs in Scholarly Knowledge Graph Question Answering
- Title(参考訳): 学習知識グラフ質問応答におけるLLMの活用
- Authors: Tilahun Abedissa Taffa and Ricardo Usbeck
- Abstract要約: KGQAは大きな言語モデル(LLM)を活用することで自然言語の質問に答える
SciQAのF1スコアは,Scholarly Knowledge Graph Question Answering Challengeベンチマークの1つである99.0%である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.951847862547378
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a scholarly Knowledge Graph Question Answering (KGQA)
that answers bibliographic natural language questions by leveraging a large
language model (LLM) in a few-shot manner. The model initially identifies the
top-n similar training questions related to a given test question via a
BERT-based sentence encoder and retrieves their corresponding SPARQL. Using the
top-n similar question-SPARQL pairs as an example and the test question creates
a prompt. Then pass the prompt to the LLM and generate a SPARQL. Finally, runs
the SPARQL against the underlying KG - ORKG (Open Research KG) endpoint and
returns an answer. Our system achieves an F1 score of 99.0%, on SciQA - one of
the Scholarly-QALD-23 challenge benchmarks.
- Abstract(参考訳): 本稿では,大言語モデル(llm)を手軽に活用し,書誌的自然言語質問に答える学習的ナレッジグラフ質問応答(kgqa)を提案する。
このモデルは、まず、BERTベースの文エンコーダを介して、与えられたテスト問題に関連するトップn類似のトレーニング質問を特定し、対応するSPARQLを検索する。
トップnの類似質問-SPARQLペアを例として使用して、テスト質問がプロンプトを生成する。
次に、プロンプトをLLMに渡し、SPARQLを生成する。
最後に、基盤となるKG - ORKG(Open Research KG)エンドポイントに対してSPARQLを実行し、回答を返す。
我々のシステムは、Scholarly-QALD-23チャレンジベンチマークの一つであるSciQAのF1スコア99.0%を達成する。
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