論文の概要: LinkQ: An LLM-Assisted Visual Interface for Knowledge Graph Question-Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06621v2
• Date: Mon, 10 Feb 2025 18:35:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:28:04.596538
• Title: LinkQ: An LLM-Assisted Visual Interface for Knowledge Graph Question-Answering
• Title（参考訳）: LinkQ:知識グラフ質問応答のためのLLM支援ビジュアルインタフェース
• Authors: Harry Li, Gabriel Appleby, Ashley Suh,
• Abstract要約: LinkQは,大規模言語モデル(LLM)を活用して,自然言語質問応答による知識グラフ(KG)クエリ構築を容易にするシステムである。 LLMはユーザーの質問を解釈し、その質問を体系的に整形したクエリに変換する。 LinkQは、ユーザの質問が真実のKGデータからのみ回答されることを保証することで、LCMの幻覚的なアウトプットに対してガードする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5238808518078564
• License:
• Abstract: We present LinkQ, a system that leverages a large language model (LLM) to facilitate knowledge graph (KG) query construction through natural language question-answering. Traditional approaches often require detailed knowledge of a graph querying language, limiting the ability for users -- even experts -- to acquire valuable insights from KGs. LinkQ simplifies this process by implementing a multistep protocol in which the LLM interprets a user's question, then systematically converts it into a well-formed query. LinkQ helps users iteratively refine any open-ended questions into precise ones, supporting both targeted and exploratory analysis. Further, LinkQ guards against the LLM hallucinating outputs by ensuring users' questions are only ever answered from ground truth KG data. We demonstrate the efficacy of LinkQ through a qualitative study with five KG practitioners. Our results indicate that practitioners find LinkQ effective for KG question-answering, and desire future LLM-assisted exploratory data analysis systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を活用して,自然言語質問応答による知識グラフ(KG)クエリ構築を容易にするシステムであるLinkQを提案する。 従来のアプローチでは、しばしばグラフクエリ言語に関する詳細な知識を必要とし、KGから貴重な洞察を得るために、ユーザ(専門家でさえ)の能力を制限する。 LinkQは、LLMがユーザの質問を解釈するマルチステッププロトコルを実装して、そのプロセスを単純化し、その後、体系的に適切なクエリに変換する。 LinkQは、オープンエンドの質問を正確な質問に反復的に洗練し、ターゲットと探索の両方の分析をサポートする。 さらに、LinkQは、ユーザの質問が真実のKGデータからのみ回答されることを保証することで、LCMの幻覚出力に対するガードを行う。 我々は,5人のKG実践者との質的研究を通じてLinkQの有効性を実証した。 以上の結果から,KG質問応答にLinkQが有効であることが示唆され,今後のLLM支援探索データ分析システムへの期待が高まった。

関連論文リスト

• Knowledge Graph-Enhanced Large Language Models via Path Selection [58.228392005755026]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な現実世界のアプリケーションで前例のない性能を示している。 LLMは実際に不正確な出力、すなわち幻覚の問題を発生させることが知られている。 上記の問題に対処する3段階の原理的フレームワークKELPを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T21:45:20Z)
• Prompting Large Language Models with Knowledge Graphs for Question Answering Involving Long-tail Facts [50.06633829833144]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々なNLPタスクを実行するのに効果的であるが、広範囲の現実世界の知識を必要とするタスクを扱うのに苦労する。 我々は,関連する疑問に答えるために,長期的事実の知識を必要とするベンチマークを提案する。 実験の結果,LLMだけでこれらの疑問に答えるのに苦労していることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-10T15:10:20Z)
• Generate-on-Graph: Treat LLM as both Agent and KG in Incomplete Knowledge Graph Question Answering [87.67177556994525]
  我々は、知識グラフ(KG)を探索しながら、新しい実写トリプルを生成する、Generate-on-Graph(GoG)と呼ばれる学習自由な手法を提案する。 GoGはIKGQAでLLMをエージェントとKGの両方として扱うThinking-Searching-Generatingフレームワークを通じて推論を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-23T04:47:22Z)
• CuriousLLM: Elevating Multi-Document Question Answering with LLM-Enhanced Knowledge Graph Reasoning [0.9295048974480845]
  我々は、好奇心駆動推論機構をLLMエージェントに統合する拡張であるCuriousLLMを提案する。 この機構により、エージェントは関連するフォローアップ質問を生成し、情報検索プロセスをより効率的に導くことができる。 実験の結果,CuriousLLMは多文書質問応答(MD-QA)におけるLLM性能を著しく向上させることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-13T20:43:46Z)
• CR-LT-KGQA: A Knowledge Graph Question Answering Dataset Requiring Commonsense Reasoning and Long-Tail Knowledge [21.73770363188049]
  質問応答とクレーム検証という2つのサブタスクを備えた新しいCommonsense Reasoning(CR)とLong-Tail(LT)KGQAデータセットを作成します。 既存のKGQA法は、コモンセンス推論サポートの欠如により適用できないが、CR-LT KGQA上のLCMのベースライン評価は、幻覚の頻度が高いことを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-03T04:47:01Z)
• keqing: knowledge-based question answering is a nature chain-of-thought mentor of LLM [27.76205400533089]
  大規模言語モデル(LLM)は様々な自然言語処理(NLP)タスク、特に質問応答において顕著な性能を示した。 本稿では,知識グラフ上の質問関連構造化情報を取得するために,ChatGPTなどのLLMを支援する新しいフレームワークを提案する。 KBQAデータセットの実験結果から,Keqingは競合性能を達成でき,各質問に答える論理を説明できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-31T08:39:04Z)
• ReasoningLM: Enabling Structural Subgraph Reasoning in Pre-trained Language Models for Question Answering over Knowledge Graph [142.42275983201978]
  本稿では,構造化推論を行うためのGNNを模倣するサブグラフ認識型自己認識機構を提案する。 また、モデルパラメータを2万のサブグラフで合成した質問に適応するための適応チューニング戦略も採用する。 実験により、ReasoningLMは、更新されたパラメータが少なく、トレーニングデータが少ない場合でも、最先端のモデルを大きなマージンで上回っていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-30T07:18:54Z)
• Mitigating Large Language Model Hallucinations via Autonomous Knowledge Graph-based Retrofitting [51.7049140329611]
  本稿では,知識グラフに基づくリトロフィッティング(KGR)を提案する。 実験により,実QAベンチマークにおいて,KGRはLLMの性能を大幅に向上できることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-22T11:08:38Z)
• Retrieve-Rewrite-Answer: A KG-to-Text Enhanced LLMs Framework for Knowledge Graph Question Answering [16.434098552925427]
  本稿では,知識グラフ質問応答(KGQA)課題を解決するために,KG拡張言語モデルアプローチについて検討する。 そこで本研究では,KGの知識をテキスト化された文に変換する,応答に敏感なKG-to-Textアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-20T10:42:08Z)
• QA-GNN: Reasoning with Language Models and Knowledge Graphs for Question Answering [122.84513233992422]
  学習済み言語モデル(LM)と知識グラフ(KG)の知識を用いて質問に答える問題に対処する新しいモデルであるQA-GNNを提案する。 既存のLMとLM+KGモデルに対する改善と、解釈可能で構造化された推論を行う能力を示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-13T17:32:51Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。