論文の概要: Integrating Large Language Models and Knowledge Graphs for Extraction and Validation of Textual Test Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01700v1
• Date: Sat, 3 Aug 2024 07:42:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 18:51:05.665319
• Title: Integrating Large Language Models and Knowledge Graphs for Extraction and Validation of Textual Test Data
• Title（参考訳）: テキストテストデータの抽出と検証のための大規模言語モデルと知識グラフの統合
• Authors: Antonio De Santis, Marco Balduini, Federico De Santis, Andrea Proia, Arsenio Leo, Marco Brambilla, Emanuele Della Valle,
• Abstract要約: タレス・アレニア・スペース (Thales Alenia Space) のような航空宇宙製造会社は、製品の設計、開発、統合、検証、検証を行っている。 本稿では,Large Language Models (LLMs) と協調して知識グラフ(KGs)を活用してデータの抽出と検証を行うハイブリッド手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.114910206366326
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Aerospace manufacturing companies, such as Thales Alenia Space, design, develop, integrate, verify, and validate products characterized by high complexity and low volume. They carefully document all phases for each product but analyses across products are challenging due to the heterogeneity and unstructured nature of the data in documents. In this paper, we propose a hybrid methodology that leverages Knowledge Graphs (KGs) in conjunction with Large Language Models (LLMs) to extract and validate data contained in these documents. We consider a case study focused on test data related to electronic boards for satellites. To do so, we extend the Semantic Sensor Network ontology. We store the metadata of the reports in a KG, while the actual test results are stored in parquet accessible via a Virtual Knowledge Graph. The validation process is managed using an LLM-based approach. We also conduct a benchmarking study to evaluate the performance of state-of-the-art LLMs in executing this task. Finally, we analyze the costs and benefits of automating preexisting processes of manual data extraction and validation for subsequent cross-report analyses.
• Abstract（参考訳）: タレス・アレニア・スペース (Thales Alenia Space) のような航空宇宙製造会社は、高い複雑さと低い体積で特徴付けられる製品の設計、開発、統合、検証を行っている。 それぞれの製品に関するすべてのフェーズを慎重に文書化していますが、データの異質性や非構造性のため、製品全体の分析は困難です。 本稿では,Large Language Models (LLMs) とともに知識グラフ(KGs)を活用するハイブリッド手法を提案する。 本稿では,衛星用電子基板に関するテストデータに着目したケーススタディについて考察する。 そこで我々は,セマンティック・センサ・ネットワーク・オントロジーを拡張した。 レポートのメタデータをKGに格納し、実際のテスト結果はVirtual Knowledge Graph経由でアクセス可能なパケットに格納します。 検証プロセスはLLMベースのアプローチで管理される。 我々はまた、このタスクの実行における最先端のLLMの性能を評価するためのベンチマーク研究も行っている。 最後に,既存の手動データ抽出プロセスの自動化と,その後のクロスレポート解析における検証のコストとメリットを分析した。

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