論文の概要: LLM-based Discriminative Reasoning for Knowledge Graph Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12643v2
• Date: Fri, 07 Mar 2025 07:14:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 12:22:36.093096
• Title: LLM-based Discriminative Reasoning for Knowledge Graph Question Answering
• Title（参考訳）: LLMに基づく知識グラフ質問応答のための識別的推論
• Authors: Mufan Xu, Kehai Chen, Xuefeng Bai, Muyun Yang, Tiejun Zhao, Min Zhang,
• Abstract要約: 生成事前学習型トランスフォーマーに基づく大規模言語モデル(LLM)は,知識グラフ質問応答(KGQA)タスクにおいて顕著な性能を発揮している。 しかし、LLMは、生成パラダイムによって引き起こされる幻覚的行動のために、KGQAにおいて、根拠のない部分グラフ計画や推論の結果をしばしば生み出す。 本稿では,KGQA過程を識別サブタスクに再構成するREADSを提案し,各サブタスクの検索空間を単純化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.277864969014296
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) based on generative pre-trained Transformer have achieved remarkable performance on knowledge graph question-answering (KGQA) tasks. However, LLMs often produce ungrounded subgraph planning or reasoning results in KGQA due to the hallucinatory behavior brought by the generative paradigm. To tackle this issue, we propose READS to reformulate the KGQA process into discriminative subtasks, which simplifies the search space for each subtasks. Based on the subtasks, we design a new corresponding discriminative inference strategy to conduct the reasoning for KGQA, thereby alleviating hallucination and ungrounded reasoning issues in LLMs. Experimental results show that the proposed approach outperforms multiple strong comparison methods, along with achieving state-of-the-art performance on widely used benchmarks WebQSP and CWQ.
• Abstract（参考訳）: 生成事前学習型トランスフォーマーに基づく大規模言語モデル(LLM)は,知識グラフ質問応答(KGQA)タスクにおいて顕著な性能を発揮している。 しかし、LLMは、生成パラダイムによって引き起こされる幻覚的行動のために、KGQAにおいて、根拠のない部分グラフ計画や推論の結果をしばしば生み出す。 そこで本研究では,KGQA処理を識別サブタスクに書き換えるREADSを提案し,各サブタスクの検索空間を単純化する。 サブタスクに基づいて,KGQAの推論を行うための新たな識別的推論戦略を設計し,LLMにおける幻覚や未解決の推論問題を緩和する。 実験結果から,提案手法はWebQSPとCWQの両ベンチマークにおける最先端性能とともに,複数の強力な比較手法よりも優れていることが示された。

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