Fugu-MT 論文翻訳(概要): Right for Right Reasons: Large Language Models for Verifiable Commonsense Knowledge Graph Question Answering

論文の概要: Right for Right Reasons: Large Language Models for Verifiable Commonsense Knowledge Graph Question Answering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01390v1
Date: Sun, 3 Mar 2024 04:22:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-06 21:48:26.726951
Title: Right for Right Reasons: Large Language Models for Verifiable Commonsense Knowledge Graph Question Answering
Title（参考訳）: 正しい理由: 検証可能なコモンセンス知識グラフ質問に対する大規模言語モデル
Authors: Armin Toroghi, Willis Guo, Mohammad Mahdi Abdollah Pour, Scott Sanner
Abstract要約: 知識グラフ質問回答法(KGQA)は,知識グラフ(KGs)に格納された関係情報を用いて自然言語の質問に答えようとする方法である。近年のLarge Language Models(LLM)の進歩と、その顕著な推論能力により、KGQAにそれらを活用する傾向が高まっている。検証可能な推論手順を可能にする共通知識KGQA手法であるRight for Right Reasons (R3)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.1946576623729
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Knowledge Graph Question Answering (KGQA) methods seek to answer Natural Language questions using the relational information stored in Knowledge Graphs (KGs). With the recent advancements of Large Language Models (LLMs) and their remarkable reasoning abilities, there is a growing trend to leverage them for KGQA. However, existing methodologies have only focused on answering factual questions, e.g., "In which city was Silvio Berlusconi's first wife born?", leaving questions involving commonsense reasoning that real-world users may pose more often, e.g., "Do I need separate visas to see the Venus of Willendorf and attend the Olympics this summer?" unaddressed. In this work, we first observe that existing LLM-based methods for KGQA struggle with hallucination on such questions, especially on queries targeting long-tail entities (e.g., non-mainstream and recent entities), thus hindering their applicability in real-world applications especially since their reasoning processes are not easily verifiable. In response, we propose Right for Right Reasons (R3), a commonsense KGQA methodology that allows for a verifiable reasoning procedure by axiomatically surfacing intrinsic commonsense knowledge of LLMs and grounding every factual reasoning step on KG triples. Through experimental evaluations across three different tasks--question answering, claim verification, and preference matching--our findings showcase R3 as a superior approach, outperforming existing methodologies and notably reducing instances of hallucination and reasoning errors.
Abstract（参考訳）: 知識グラフ質問回答法(KGQA)は,知識グラフに格納された関係情報を用いて自然言語の質問に答えようとする手法である。近年のLarge Language Models(LLM)の進歩と、その顕著な推論能力により、KGQAにそれらを活用する傾向が高まっている。しかし、既存の方法論は「シルヴィオ・ベルルスコーニ(silvio berlusconi)の最初の妻はどの都市で生まれたのか?」といった事実的な問いにのみ答えることに焦点を当てており、コモンセンスに関する質問は、現実世界の利用者がより頻繁にポーズを取る可能性があることを示唆している。本稿では,KGQA の既存の LLM ベースの手法が,特にロングテールエンティティ(例えば,非メインストリームや最近のエンティティ)をターゲットとしたクエリにおいて,このような質問に対する幻覚に苦しむのを最初に観察する。そこで我々は,LLMの内在的コモンセンス知識を公理的に覆い,KG三重項上のすべての事実的推論ステップを根拠にすることで,検証可能な推論手順を可能にする共通感覚KGQA手法であるRight for Right Reasons (R3)を提案する。質問応答,クレーム検証,選好マッチングという3つのタスクに対する実験的な評価により,R3は優れたアプローチであり,既存の手法よりも優れ,幻覚や推論エラーの事例が顕著に減少していることが明らかになった。

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