論文の概要: On Exploring the Reasoning Capability of Large Language Models with Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00353v1
• Date: Fri, 1 Dec 2023 05:08:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 15:42:03.137995
• Title: On Exploring the Reasoning Capability of Large Language Models with Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: 知識グラフを用いた大規模言語モデルの推論能力の探索
• Authors: Pei-Chi Lo, Yi-Hang Tsai, Ee-Peng Lim, San-Yih Hwang
• Abstract要約: 学習前の知識グラフからの情報をリコールする際のLLMの精度について2つの研究質問を定式化する。 これらの問題に対処するため,LLMを用いて4つの知識グラフ推論タスクを実行する。 実験の結果, LLMは, 単純かつ複雑な知識グラフ推論タスクを自身のメモリから処理できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.878708460150726
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper examines the capacity of LLMs to reason with knowledge graphs using their internal knowledge graph, i.e., the knowledge graph they learned during pre-training. Two research questions are formulated to investigate the accuracy of LLMs in recalling information from pre-training knowledge graphs and their ability to infer knowledge graph relations from context. To address these questions, we employ LLMs to perform four distinct knowledge graph reasoning tasks. Furthermore, we identify two types of hallucinations that may occur during knowledge reasoning with LLMs: content and ontology hallucination. Our experimental results demonstrate that LLMs can successfully tackle both simple and complex knowledge graph reasoning tasks from their own memory, as well as infer from input context.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,LLMが内部知識グラフを用いて知識グラフを推論する能力,すなわち,事前学習中に学習した知識グラフについて検討する。 学習前の知識グラフからの情報と,文脈から知識グラフの関係を推測する能力について,LLMの精度について検討する。 これらの問題に対処するため,LLMを用いて4つの知識グラフ推論タスクを実行する。 さらに,LLMを用いた知識推論において発生する幻覚は,内容とオントロジーの幻覚の2種類を同定した。 実験の結果, LLMは, 単純な知識グラフ推論タスクと複雑な知識グラフ推論タスクの両方に, 入力コンテキストから推測できることがわかった。

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