Fugu-MT 論文翻訳(概要): PRAGyan -- Connecting the Dots in Tweets

論文の概要: PRAGyan -- Connecting the Dots in Tweets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13909v1
Date: Thu, 18 Jul 2024 21:49:32 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-10 19:46:13.215496
Title: PRAGyan -- Connecting the Dots in Tweets
Title（参考訳）: PRAGyan -- ツイート中のDotを接続する
Authors: Rahul Ravi, Gouri Ginde, Jon Rokne,
Abstract要約: 本研究では、ツイートデータセットの因果解析を行うために、知識グラフ(KG)とLarge Language Models(LLM)の統合について検討する。我々は、Neo4j(PRAGyan)データフォーマットに格納されたKGを利用して、因果推論に関連するコンテキストを検索する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: As social media platforms grow, understanding the underlying reasons behind events and statements becomes crucial for businesses, policymakers, and researchers. This research explores the integration of Knowledge Graphs (KGs) with Large Language Models (LLMs) to perform causal analysis of tweets dataset. The LLM aided analysis techniques often lack depth in uncovering the causes driving observed effects. By leveraging KGs and LLMs, which encode rich semantic relationships and temporal information, this study aims to uncover the complex interplay of factors influencing causal dynamics and compare the results obtained using GPT-3.5 Turbo. We employ a Retrieval-Augmented Generation (RAG) model, utilizing a KG stored in a Neo4j (a.k.a PRAGyan) data format, to retrieve relevant context for causal reasoning. Our approach demonstrates that the KG-enhanced LLM RAG can provide improved results when compared to the baseline LLM (GPT-3.5 Turbo) model as the source corpus increases in size. Our qualitative analysis highlights the advantages of combining KGs with LLMs for improved interpretability and actionable insights, facilitating informed decision-making across various domains. Whereas, quantitative analysis using metrics such as BLEU and cosine similarity show that our approach outperforms the baseline by 10\%.
Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームが成長するにつれて、イベントや声明の背後にある根本的な理由を理解することは、企業、政策立案者、研究者にとって重要である。本研究では、ツイートデータセットの因果解析を行うために、知識グラフ(KG)とLarge Language Models(LLM)の統合について検討する。 LLMは、観察された効果を駆動する原因を明らかにするのに、しばしば深さを欠いた分析技術を支援した。本研究は,深い意味関係と時間的情報をエンコードするKGとLLMを利用して,因果ダイナミクスに影響を与える要因の複雑な相互作用を明らかにし,GPT-3.5 Turboを用いて得られた結果を比較することを目的とする。我々は、Neo4j(PRAGyan)データフォーマットに格納されたKGを利用して、因果推論に関連するコンテキストを検索する。提案手法は, ソースコーパスのサイズが大きくなるにつれて, ベースラインLLM (GPT-3.5 Turbo) モデルと比較して, 改良された結果が得られることを示す。我々の質的分析は、様々な領域における情報的意思決定を容易にし、解釈可能性と実行可能な洞察を向上させるために、KGとLLMを組み合わせる利点を強調している。一方,BLEUやコサイン類似度などの指標を用いた定量的分析により,本手法がベースラインを10倍に向上することが示された。

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