Fugu-MT 論文翻訳(概要): Combining Knowledge Graphs and Large Language Models

論文の概要: Combining Knowledge Graphs and Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06564v1
Date: Tue, 9 Jul 2024 05:42:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-10 19:15:32.976182
Title: Combining Knowledge Graphs and Large Language Models
Title（参考訳）: 知識グラフと大規模言語モデルを組み合わせる
Authors: Amanda Kau, Xuzeng He, Aishwarya Nambissan, Aland Astudillo, Hui Yin, Amir Aryani,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、言語理解と生成において驚くべき結果を示す。幻覚やドメイン固有の知識の欠如など、いくつかの欠点がある。これらの問題は知識グラフ(KG)を組み込むことで効果的に緩和することができる。本研究は、KGを用いたLLM、LLMベースのKG、LLM-KGハイブリッドアプローチに関する28の論文の概要をまとめた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.991122366385628
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In recent years, Natural Language Processing (NLP) has played a significant role in various Artificial Intelligence (AI) applications such as chatbots, text generation, and language translation. The emergence of large language models (LLMs) has greatly improved the performance of these applications, showing astonishing results in language understanding and generation. However, they still show some disadvantages, such as hallucinations and lack of domain-specific knowledge, that affect their performance in real-world tasks. These issues can be effectively mitigated by incorporating knowledge graphs (KGs), which organise information in structured formats that capture relationships between entities in a versatile and interpretable fashion. Likewise, the construction and validation of KGs present challenges that LLMs can help resolve. The complementary relationship between LLMs and KGs has led to a trend that combines these technologies to achieve trustworthy results. This work collected 28 papers outlining methods for KG-powered LLMs, LLM-based KGs, and LLM-KG hybrid approaches. We systematically analysed and compared these approaches to provide a comprehensive overview highlighting key trends, innovative techniques, and common challenges. This synthesis will benefit researchers new to the field and those seeking to deepen their understanding of how KGs and LLMs can be effectively combined to enhance AI applications capabilities.
Abstract（参考訳）: 近年、自然言語処理(NLP)は、チャットボット、テキスト生成、言語翻訳など、さまざまな人工知能(AI)アプリケーションにおいて重要な役割を果たしている。大規模言語モデル(LLM)の出現により、これらのアプリケーションの性能が大幅に向上し、言語理解と生成において驚くべき結果が得られた。しかし、幻覚やドメイン固有の知識の欠如など、実際のタスクにおけるパフォーマンスに影響を与えるいくつかの欠点がまだ示されています。これらの問題は知識グラフ(KG)を組み込むことによって効果的に緩和することができる。同様に、KGsの構築と検証は、LLMsが解決に役立てることができる課題を提示する。 LLMとKGの相補的な関係は、これらの技術を組み合わせて信頼できる結果を得る傾向を導いている。本研究は、KGを用いたLLM、LLMベースのKG、LLM-KGハイブリッドアプローチに関する28の論文の概要をまとめた。我々は、これらのアプローチを体系的に分析し、比較し、重要なトレンド、革新的な技術、共通の課題を概観する包括的概要を提供した。この合成は、研究者のこの分野への新たな関心と、KGとLLMを効果的に組み合わせてAIアプリケーション機能を強化する方法の理解を深めようとしている人たちに恩恵をもたらすだろう。

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