論文の概要: Cross-Data Knowledge Graph Construction for LLM-enabled Educational Question-Answering System: A~Case~Study~at~HCMUT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09296v1
- Date: Sun, 14 Apr 2024 16:34:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-16 14:38:22.295537
- Title: Cross-Data Knowledge Graph Construction for LLM-enabled Educational Question-Answering System: A~Case~Study~at~HCMUT
- Title（参考訳）: LLM対応教育質問応答システムのためのクロスデータ知識グラフ構築:A〜Case〜Study〜at〜HCMUT
- Authors: Tuan Bui, Oanh Tran, Phuong Nguyen, Bao Ho, Long Nguyen, Thang Bui, Tho Quan,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は活発な研究トピックとして現れている。
LLMはイベントの記憶、新しい情報の導入、ドメイン固有の問題や幻覚への対処において課題に直面している。
本稿では,複数のデータソースから知識グラフを自動的に構築する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8000537365271367
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In today's rapidly evolving landscape of Artificial Intelligence, large language models (LLMs) have emerged as a vibrant research topic. LLMs find applications in various fields and contribute significantly. Despite their powerful language capabilities, similar to pre-trained language models (PLMs), LLMs still face challenges in remembering events, incorporating new information, and addressing domain-specific issues or hallucinations. To overcome these limitations, researchers have proposed Retrieval-Augmented Generation (RAG) techniques, some others have proposed the integration of LLMs with Knowledge Graphs (KGs) to provide factual context, thereby improving performance and delivering more accurate feedback to user queries. Education plays a crucial role in human development and progress. With the technology transformation, traditional education is being replaced by digital or blended education. Therefore, educational data in the digital environment is increasing day by day. Data in higher education institutions are diverse, comprising various sources such as unstructured/structured text, relational databases, web/app-based API access, etc. Constructing a Knowledge Graph from these cross-data sources is not a simple task. This article proposes a method for automatically constructing a Knowledge Graph from multiple data sources and discusses some initial applications (experimental trials) of KG in conjunction with LLMs for question-answering tasks.
- Abstract（参考訳）: 今日の人工知能の急速な発展の中で、大きな言語モデル(LLM)は活気ある研究トピックとして現れている。
LLMは様々な分野の応用を見つけ、大きく貢献する。
事前訓練された言語モデル(PLM)と同様、強力な言語機能にもかかわらず、LLMはイベントの記憶、新しい情報の導入、ドメイン固有の問題や幻覚への対処といった課題に直面している。
これらの制限を克服するため、研究者はRAG(Retrieval-Augmented Generation)技術を提案し、また、実際のコンテキストを提供するためにLLMとKG(Knowledge Graphs)の統合を提案し、それによってパフォーマンスを改善し、ユーザクエリにより正確なフィードバックを提供する。
教育は人間の発達と進歩において重要な役割を担っている。
技術革新により、伝統的な教育はデジタルまたはブレンド教育に置き換えられている。
そのため,デジタル環境における教育データは日々増加傾向にある。
高等教育機関のデータは多様で、構造化されていない/構造化されたテキスト、リレーショナルデータベース、Web/アプリベースのAPIアクセスなど、さまざまなソースで構成されています。
これらのデータソースから知識グラフを構築するのは簡単な作業ではありません。
本稿では,複数のデータソースから知識グラフを自動的に構築する手法を提案する。
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