論文の概要: GS-KGC: A Generative Subgraph-based Framework for Knowledge Graph Completion with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10819v2
• Date: Fri, 03 Jan 2025 04:12:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-06 16:38:31.37951
• Title: GS-KGC: A Generative Subgraph-based Framework for Knowledge Graph Completion with Large Language Models
• Title（参考訳）: GS-KGC:大規模言語モデルを用いた知識グラフ補完のための生成サブグラフベースのフレームワーク
• Authors: Rui Yang, Jiahao Zhu, Jianping Man, Hongze Liu, Li Fang, Yi Zhou,
• Abstract要約: 我々は textbfGenerative textbfSubgraph-based KGC (GS-KGC) と呼ばれる新しい補完フレームワークを提案する。 このフレームワークは、主に負と隣人を生成するように設計された部分グラフ分割アルゴリズムを含んでいる。 4つの共通のKGCデータセットで実施された実験は、提案されたGS-KGCの利点を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.995716933782121
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge graph completion (KGC) focuses on identifying missing triples in a knowledge graph (KG) , which is crucial for many downstream applications. Given the rapid development of large language models (LLMs), some LLM-based methods are proposed for KGC task. However, most of them focus on prompt engineering while overlooking the fact that finer-grained subgraph information can aid LLMs in generating more accurate answers. In this paper, we propose a novel completion framework called \textbf{G}enerative \textbf{S}ubgraph-based KGC (GS-KGC), which utilizes subgraph information as contextual reasoning and employs a QA approach to achieve the KGC task. This framework primarily includes a subgraph partitioning algorithm designed to generate negatives and neighbors. Specifically, negatives can encourage LLMs to generate a broader range of answers, while neighbors provide additional contextual insights for LLM reasoning. Furthermore, we found that GS-KGC can discover potential triples within the KGs and new facts beyond the KGs. Experiments conducted on four common KGC datasets highlight the advantages of the proposed GS-KGC, e.g., it shows a 5.6\% increase in Hits@3 compared to the LLM-based model CP-KGC on the FB15k-237N, and a 9.3\% increase over the LLM-based model TECHS on the ICEWS14.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ補完(KGC)は、多くの下流アプリケーションにとって不可欠である知識グラフ(KG)において欠落した三つ組を特定することに焦点を当てている。 大規模言語モデル (LLM) の急速な開発を考えると,KGC タスクに対して LLM に基づく手法が提案されている。 しかし、それらの多くは、よりきめ細かいサブグラフ情報が、より正確な答えを生み出すのにLLMに役立つという事実を見越しながら、迅速なエンジニアリングに焦点を当てている。 本稿では,サブグラフ情報を文脈的推論として利用し,KGCタスクを達成するためにQAアプローチを用いる,‘textbf{G}enerative \textbf{S}ubgraph-based KGC(GS-KGC)’という新しい補完フレームワークを提案する。 このフレームワークは、主に負と隣人を生成するように設計された部分グラフ分割アルゴリズムを含んでいる。 特に、負はLLMに幅広い答えを導き、隣人はLLM推論にさらなる文脈的洞察を与える。 さらに, GS-KGCはKGs内の3重項やKGs以外の新しい事実を発見できることがわかった。 4つの共通のKGCデータセットで実施された実験は、提案されたGS-KGCの利点、例えば、FB15k-237NのLCMベースのCP-KGCと比較してHits@3が5.6\%増加し、ICEWS14のLCMベースのモデルであるTECHSよりも9.3\%上昇したことを示している。

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