論文の概要: Dual Reasoning: A GNN-LLM Collaborative Framework for Knowledge Graph Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01145v2
• Date: Thu, 06 Mar 2025 06:49:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 17:59:00.391103
• Title: Dual Reasoning: A GNN-LLM Collaborative Framework for Knowledge Graph Question Answering
• Title（参考訳）: Dual Reasoning:知識グラフ質問回答のためのGNN-LLM協調フレームワーク
• Authors: Guangyi Liu, Yongqi Zhang, Yong Li, Quanming Yao,
• Abstract要約: 我々は、知識グラフ(KGs)の明示的推論のために、グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく外部システムを統合する新しいフレームワークであるDual-Reasoningを提案する。 我々は,DualRが高効率と解釈性を維持しつつ,最先端の性能を実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.31983923708175
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) excel at intuitive, implicit reasoning. Guiding LLMs to construct thought chains can enhance their deliberate reasoning abilities, but also faces challenges such as hallucination. Knowledge Graphs (KGs) can provide explicit structured knowledge for LLMs to alleviate these issues. However, existing KG-enhanced methods often overlook explicit graph learning, making it challenging to efficiently provide precise reasoning chains for LLMs. Following dual-process theory, we propose Dual-Reasoning (DualR), a novel framework that integrates an external system based on Graph Neural Network (GNN) for explicit reasoning on KGs, complementing the implicit reasoning of LLMs through externalized reasoning chains. DualR designs an LLM-empowered GNN module for explicit learning on KGs, efficiently extracting high-quality reasoning chains. These reasoning chains are then refined to a knowledge-enhanced multiple-choice prompt, guiding a frozen LLM to reason thoughtfully for final answer determination. Extensive experiments on three benchmark KGQA datasets demonstrate that DualR achieves state-of-the-art performance while maintaining high efficiency and interpretability.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は直感的で暗黙的な推論で優れている。 LLMを思考連鎖の構築に導くことは、意図的な推論能力を高めるだけでなく、幻覚のような課題にも直面する。 知識グラフ(KG)は、これらの問題を緩和するためにLLMに対して明示的な構造化された知識を提供する。 しかし、既存のKG強化手法はしばしば明示的なグラフ学習を見落としており、LLMの正確な推論連鎖を効率的に提供することは困難である。 両プロセス理論に続いて,グラフニューラルネットワーク(GNN)をベースとした外部システムを統合した新たなフレームワークであるDual-Reasoning(DualR)を提案する。 DualRは、高品質な推論チェーンを効率的に抽出し、KG上で明示的な学習を行うためのLLM内蔵GNNモジュールを設計する。 これらの推論鎖は知識に富んだ多重選択のプロンプトに洗練され、凍結されたLCMを論理的に最終解答決定に導く。 3つのベンチマークKGQAデータセットの大規模な実験は、DualRが高い効率と解釈可能性を維持しながら最先端のパフォーマンスを達成することを示した。

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