論文の概要: Logic Query of Thoughts: Guiding Large Language Models to Answer Complex Logic Queries with Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04264v5
• Date: Thu, 12 Dec 2024 23:17:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:00:46.299431
• Title: Logic Query of Thoughts: Guiding Large Language Models to Answer Complex Logic Queries with Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: 思考の論理的問合せ:知識グラフを用いた複雑な論理的クエリに対する大規模言語モデルの適用
• Authors: Lihui Liu, Zihao Wang, Ruizhong Qiu, Yikun Ban, Eunice Chan, Yangqiu Song, Jingrui He, Hanghang Tong,
• Abstract要約: LGOT(Logic-Query-of-Thoughts)は知識グラフ推論と大規模言語モデルを組み合わせた最初の方法である。 実験の結果,ChatGPTよりも20%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.37496443389203
• License:
• Abstract: Despite the superb performance in many tasks, large language models (LLMs) bear the risk of generating hallucination or even wrong answers when confronted with tasks that demand the accuracy of knowledge. The issue becomes even more noticeable when addressing logic queries that require multiple logic reasoning steps. On the other hand, knowledge graph (KG) based question answering methods are capable of accurately identifying the correct answers with the help of knowledge graph, yet its accuracy could quickly deteriorate when the knowledge graph itself is sparse and incomplete. It remains a critical challenge on how to integrate knowledge graph reasoning with LLMs in a mutually beneficial way so as to mitigate both the hallucination problem of LLMs as well as the incompleteness issue of knowledge graphs. In this paper, we propose 'Logic-Query-of-Thoughts' (LGOT) which is the first of its kind to combine LLMs with knowledge graph based logic query reasoning. LGOT seamlessly combines knowledge graph reasoning and LLMs, effectively breaking down complex logic queries into easy to answer subquestions. Through the utilization of both knowledge graph reasoning and LLMs, it successfully derives answers for each subquestion. By aggregating these results and selecting the highest quality candidate answers for each step, LGOT achieves accurate results to complex questions. Our experimental findings demonstrate substantial performance enhancements, with up to 20% improvement over ChatGPT.
• Abstract（参考訳）: 多くのタスクにおける最高のパフォーマンスにもかかわらず、大きな言語モデル(LLM)は、知識の正確さを要求するタスクに直面したときに、幻覚や誤った回答を引き起こすリスクを負う。 問題は、複数の論理推論ステップを必要とするロジッククエリに対処するときにさらに顕著になる。 一方、知識グラフに基づく質問応答法では、知識グラフの助けを借りて正しい回答を正確に識別することができるが、知識グラフ自体が疎結合で不完全である場合には、その精度は急速に低下する可能性がある。 LLMの幻覚問題と知識グラフの不完全性問題を緩和するために、LLMの知識グラフ推論を相互に有益な方法で統合する方法は、依然として重要な課題である。 本稿では,LSMと知識グラフに基づく論理クエリ推論を組み合わせた最初の手法として,LGOT(Logic-Query-of-Thoughts)を提案する。 LGOTは知識グラフ推論とLLMをシームレスに組み合わせ、複雑な論理クエリを効果的に分割して、要求に答えやすくする。 知識グラフ推論とLLMの両方を利用して、各サブクエストに対する回答を導出する。 これらの結果を集約し、各ステップごとの最高品質候補回答を選択することで、LGOTは複雑な質問に対して正確な結果を得る。 実験の結果,ChatGPTよりも20%向上した。

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