論文の概要: KG-CF: Knowledge Graph Completion with Context Filtering under the Guidance of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02711v1
• Date: Mon, 06 Jan 2025 01:52:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:09:22.099482
• Title: KG-CF: Knowledge Graph Completion with Context Filtering under the Guidance of Large Language Models
• Title（参考訳）: KG-CF:大規模言語モデルによる文脈フィルタリングによる知識グラフ補完
• Authors: Zaiyi Zheng, Yushun Dong, Song Wang, Haochen Liu, Qi Wang, Jundong Li,
• Abstract要約: KG-CFはランキングベースの知識グラフ補完タスクに適したフレームワークである。 KG-CFは、LLMの推論能力を活用して、無関係なコンテキストをフィルタリングし、現実世界のデータセットで優れた結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.39134076436266
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown impressive performance in various tasks, including knowledge graph completion (KGC). However, current studies mostly apply LLMs to classification tasks, like identifying missing triplets, rather than ranking-based tasks, where the model ranks candidate entities based on plausibility. This focus limits the practical use of LLMs in KGC, as real-world applications prioritize highly plausible triplets. Additionally, while graph paths can help infer the existence of missing triplets and improve completion accuracy, they often contain redundant information. To address these issues, we propose KG-CF, a framework tailored for ranking-based KGC tasks. KG-CF leverages LLMs' reasoning abilities to filter out irrelevant contexts, achieving superior results on real-world datasets. The code and datasets are available at \url{https://anonymous.4open.science/r/KG-CF}.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は知識グラフ補完(KGC)など、様々なタスクにおいて顕著なパフォーマンスを示している。 しかし、最近の研究では、ランキングベースのタスクではなく、欠落した三つ子を識別するといった分類タスクに LLM を適用している。 この焦点は、現実世界のアプリケーションが高可塑性三重項を優先しているため、KGCにおけるLLMの実用的使用を制限する。 さらに、グラフパスは、欠落している三つ子の存在を推測し、完了精度を向上させるのに役立つが、しばしば冗長な情報を含んでいる。 これらの課題に対処するため、ランキングベースのKGCタスクに適したフレームワークであるKG-CFを提案する。 KG-CFは、LLMの推論能力を活用して、無関係なコンテキストをフィルタリングし、現実世界のデータセットで優れた結果を得る。 コードとデータセットは \url{https://anonymous.4open.science/r/KG-CF} で公開されている。

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