論文の概要: Explore then Determine: A GNN-LLM Synergy Framework for Reasoning over Knowledge Graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01145v1
• Date: Mon, 3 Jun 2024 09:38:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 01:38:29.347826
• Title: Explore then Determine: A GNN-LLM Synergy Framework for Reasoning over Knowledge Graph
• Title（参考訳）: 知識グラフによる推論のためのGNN-LLM構文解析フレームワーク
• Authors: Guangyi Liu, Yongqi Zhang, Yong Li, Quanming Yao,
• Abstract要約: 本稿では,知識グラフ(KGQA)に関する質問応答について述べる。 グラフニューラルネットワーク(GNN)とLarge Language Modelsを相乗化してKGを推論するExplore-then-Determine(EtD)フレームワークを提案する。 EtDは最先端のパフォーマンスを達成し、忠実な推論結果を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.31983923708175
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The task of reasoning over Knowledge Graphs (KGs) poses a significant challenge for Large Language Models (LLMs) due to the complex structure and large amounts of irrelevant information. Existing LLM reasoning methods overlook the importance of compositional learning on KG to supply with precise knowledge. Besides, the fine-tuning and frequent interaction with LLMs incur substantial time and resource costs. This paper focuses on the Question Answering over Knowledge Graph (KGQA) task and proposes an Explore-then-Determine (EtD) framework that synergizes LLMs with graph neural networks (GNNs) for reasoning over KGs. The Explore stage employs a lightweight GNN to explore promising candidates and relevant fine-grained knowledge to the questions, while the Determine stage utilizes the explored information to construct a knowledge-enhanced multiple-choice prompt, guiding a frozen LLM to determine the final answer. Extensive experiments on three benchmark KGQA datasets demonstrate that EtD achieves state-of-the-art performance and generates faithful reasoning results.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)に対する推論の課題は、複雑な構造と大量の無関係情報のために、Large Language Models(LLM)にとって大きな課題となる。 既存のLCM推論手法は、正確な知識を提供するため、KGにおける構成学習の重要性を見落としている。 加えて、LLMとの微調整と頻繁な相互作用は、かなりの時間と資源コストを発生させる。 本稿では,知識グラフに対する質問回答(KGQA)タスクに焦点をあて,LLMとグラフニューラルネットワーク(GNN)を相乗化してKGを推論する探索-then-Determine(EtD)フレームワークを提案する。 探索段階(Explore stage)は、有望な候補と質問に対する関連するきめ細かい知識を探索するために軽量なGNNを使用し、決定段階(Determine stage)は、探索された情報を利用して、知識を増強した複数選択プロンプトを構築し、凍結したLLMを誘導して最終回答を決定する。 3つのベンチマークKGQAデータセットの大規模な実験は、EtDが最先端のパフォーマンスを達成し、忠実な推論結果を生成することを示した。

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