論文の概要: Research Trends for the Interplay between Large Language Models and Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08223v1
• Date: Wed, 12 Jun 2024 13:52:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 16:46:00.370595
• Title: Research Trends for the Interplay between Large Language Models and Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルと知識グラフの相互作用に関する研究動向
• Authors: Hanieh Khorashadizadeh, Fatima Zahra Amara, Morteza Ezzabady, Frédéric Ieng, Sanju Tiwari, Nandana Mihindukulasooriya, Jinghua Groppe, Soror Sahri, Farah Benamara, Sven Groppe,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)と知識グラフ(KG)の相乗関係について検討する。 本研究の目的は、KG質問回答、オントロジー生成、KG検証、およびLCMによるKG精度と一貫性の向上など、現在の研究におけるギャップに対処することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.364370360239422
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This survey investigates the synergistic relationship between Large Language Models (LLMs) and Knowledge Graphs (KGs), which is crucial for advancing AI's capabilities in understanding, reasoning, and language processing. It aims to address gaps in current research by exploring areas such as KG Question Answering, ontology generation, KG validation, and the enhancement of KG accuracy and consistency through LLMs. The paper further examines the roles of LLMs in generating descriptive texts and natural language queries for KGs. Through a structured analysis that includes categorizing LLM-KG interactions, examining methodologies, and investigating collaborative uses and potential biases, this study seeks to provide new insights into the combined potential of LLMs and KGs. It highlights the importance of their interaction for improving AI applications and outlines future research directions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models(LLMs)とKGs(KGs)の相乗的関係について検討する。 本研究の目的は、KG質問回答、オントロジー生成、KG検証、およびLCMによるKG精度と一貫性の向上など、現在の研究におけるギャップに対処することである。 本稿は,KGに対する記述文と自然言語クエリ生成におけるLLMの役割について検討する。 LLMとKGの相互作用の分類、方法論の検証、協調的な使用法と潜在的なバイアスの調査を含む構造化された分析を通じて、LLMとKGの複合可能性に関する新たな洞察を提供する。 AIアプリケーションを改善するための相互作用の重要性を強調し、今後の研究方向性を概説する。

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