論文の概要: Information for Conversation Generation: Proposals Utilising Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16196v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 16:59:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:21:16.945007
• Title: Information for Conversation Generation: Proposals Utilising Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: 会話生成のための情報:知識グラフを活用した提案
• Authors: Alex Clay, Ernesto Jiménez-Ruiz,
• Abstract要約: LLMは会話生成のためのツールとしてよく使われる。 追加情報がないと、LLMは低い品質の応答を生成することができる。 本稿では,LLM生成を向上させるために知識グラフを利用する3つの提案を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.90298817989995
• License:
• Abstract: LLMs are frequently used tools for conversational generation. Without additional information LLMs can generate lower quality responses due to lacking relevant content and hallucinations, as well as the perception of poor emotional capability, and an inability to maintain a consistent character. Knowledge graphs are commonly used forms of external knowledge and may provide solutions to these challenges. This paper introduces three proposals, utilizing knowledge graphs to enhance LLM generation. Firstly, dynamic knowledge graph embeddings and recommendation could allow for the integration of new information and the selection of relevant knowledge for response generation. Secondly, storing entities with emotional values as additional features may provide knowledge that is better emotionally aligned with the user input. Thirdly, integrating character information through narrative bubbles would maintain character consistency, as well as introducing a structure that would readily incorporate new information.
• Abstract（参考訳）: LLMは会話生成のためのツールとしてよく使われる。 付加的な情報がないと、LLMは、関連する内容や幻覚の欠如、感情能力の低さの認識、一貫した性格を維持することができないため、より低い品質の応答を生成することができる。 知識グラフは一般的に外部知識の形式であり、これらの課題に対する解決策を提供する。 本稿では,LLM生成を向上させるために知識グラフを利用する3つの提案を紹介する。 まず、動的知識グラフの埋め込みとレコメンデーションにより、新しい情報の統合と応答生成のための関連する知識の選択が可能になる。 第二に、感情的な価値を持つエンティティを付加的な機能として保存することで、ユーザ入力とより感情的に整合した知識を提供することができる。 第三に、物語の泡を通して文字情報を統合することは、文字の一貫性を維持するだけでなく、新しい情報を組み込む構造を導入することになる。

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