論文の概要: MKGL: Mastery of a Three-Word Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07526v1
• Date: Thu, 10 Oct 2024 01:39:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 16:36:31.306879
• Title: MKGL: Mastery of a Three-Word Language
• Title（参考訳）: MKGL: 3語言語の習得
• Authors: Lingbing Guo, Zhongpu Bo, Zhuo Chen, Yichi Zhang, Jiaoyan Chen, Yarong Lan, Mengshu Sun, Zhiqiang Zhang, Yangyifei Luo, Qian Li, Qiang Zhang, Wen Zhang, Huajun Chen,
• Abstract要約: 専門的なKG言語(KGL)を導入し、ある文は、エンティティ名詞、関係動詞、そして他のエンティティ名詞で終わる。 KGLのLLMに対する不慣れな語彙にもかかわらず、我々はその学習を調整された辞書とイラストレーション文を通して促進する。 以上の結果から,従来のKG埋め込み法と比較して,LLMはKGLの流速を著しく低減できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.04522048179973
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have significantly advanced performance across a spectrum of natural language processing (NLP) tasks. Yet, their application to knowledge graphs (KGs), which describe facts in the form of triplets and allow minimal hallucinations, remains an underexplored frontier. In this paper, we investigate the integration of LLMs with KGs by introducing a specialized KG Language (KGL), where a sentence precisely consists of an entity noun, a relation verb, and ends with another entity noun. Despite KGL's unfamiliar vocabulary to the LLM, we facilitate its learning through a tailored dictionary and illustrative sentences, and enhance context understanding via real-time KG context retrieval and KGL token embedding augmentation. Our results reveal that LLMs can achieve fluency in KGL, drastically reducing errors compared to conventional KG embedding methods on KG completion. Furthermore, our enhanced LLM shows exceptional competence in generating accurate three-word sentences from an initial entity and interpreting new unseen terms out of KGs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)タスクの範囲で大幅に性能が向上している。 しかし、三重項の形で事実を記述し、最小限の幻覚を許容する知識グラフ(KGs)へのそれらの応用は、未探索のフロンティアのままである。 本稿では,特定のKG言語(KGL)を導入し,LLMとKGの統合について検討する。 KGLのLLMへの不慣れな語彙にもかかわらず、我々は、その学習を調整された辞書とイラストレーション文を通して促進し、リアルタイムのKGコンテキスト検索とKGLトークンの埋め込みによる文脈理解を強化する。 以上の結果から,従来のKG埋込工法と比較して,LLMはKGLのフラレンシを著しく低減できることがわかった。 さらに,拡張LDMでは,初期エンティティから正確な3単語文を生成し,KGから新たな未知語文を解釈する能力に優れていた。

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