論文の概要: Context Graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11160v3
• Date: Fri, 28 Jun 2024 03:20:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 19:11:01.325396
• Title: Context Graph
• Title（参考訳）: コンテキストグラフ
• Authors: Chengjin Xu, Muzhi Li, Cehao Yang, Xuhui Jiang, Lumingyuan Tang, Yiyan Qi, Jian Guo,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を活用して候補エンティティや関連するコンテキストを検索する,コンテキストグラフ推論のtextbfCGR$3$パラダイムを提案する。 実験の結果、CGR$3$はKG完了(KGC)およびKG質問応答(KGQA)タスクの性能を著しく向上させることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.02985792541121
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Knowledge Graphs (KGs) are foundational structures in many AI applications, representing entities and their interrelations through triples. However, triple-based KGs lack the contextual information of relational knowledge, like temporal dynamics and provenance details, which are crucial for comprehensive knowledge representation and effective reasoning. Instead, \textbf{Context Graphs} (CGs) expand upon the conventional structure by incorporating additional information such as time validity, geographic location, and source provenance. This integration provides a more nuanced and accurate understanding of knowledge, enabling KGs to offer richer insights and support more sophisticated reasoning processes. In this work, we first discuss the inherent limitations of triple-based KGs and introduce the concept of CGs, highlighting their advantages in knowledge representation and reasoning. We then present a context graph reasoning \textbf{CGR$^3$} paradigm that leverages large language models (LLMs) to retrieve candidate entities and related contexts, rank them based on the retrieved information, and reason whether sufficient information has been obtained to answer a query. Our experimental results demonstrate that CGR$^3$ significantly improves performance on KG completion (KGC) and KG question answering (KGQA) tasks, validating the effectiveness of incorporating contextual information on KG representation and reasoning.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)は多くのAIアプリケーションの基本構造であり、エンティティと三重項による相互関係を表す。 しかし、3重ベースKGは、包括的な知識表現と効果的な推論に不可欠である時間的ダイナミクスや前駆的詳細といった、関係知識の文脈的な情報を欠いている。 代わりに \textbf{Context Graphs} (CGs) は、時間的妥当性、地理的な位置、および出典の出典などの追加情報を統合することで、従来の構造に拡張する。 この統合により、知識のより微妙で正確な理解が得られ、KGはより豊かな洞察を提供し、より洗練された推論プロセスをサポートすることができる。 本稿ではまず,三重化KGの本質的限界について論じ,知識表現と推論の優位性を強調したCGの概念を紹介した。 次に、大言語モデル(LLM)を利用して、候補エンティティと関連するコンテキストを検索し、検索した情報に基づいてそれらをランク付けし、クエリに答えるために十分な情報が得られたかどうかを判断するコンテキストグラフ推論手法を提案する。 実験の結果、CGR$^3$はKG完了(KGC)およびKG質問応答(KGQA)タスクの性能を著しく向上させ、文脈情報をKG表現と推論に組み込むことの有効性を検証した。

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