Fugu-MT 論文翻訳(概要): Large Language Models for Knowledge Graph Embedding: A Survey

論文の概要: Large Language Models for Knowledge Graph Embedding: A Survey

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07766v2
Date: Tue, 08 Apr 2025 08:33:49 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-09 14:46:26.590324
Title: Large Language Models for Knowledge Graph Embedding: A Survey
Title（参考訳）: 知識グラフ埋め込みのための大規模言語モデル:調査
Authors: Bingchen Liu, Yuanyuan Fang, Naixing Xu, Shihao Hou, Xin Li, Qian Li,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ワールドワイドウェブ上の多くの知識駆動アプリケーションにおいて、優れたパフォーマンスを誇っている。 LLMの優れた性能が明らかになると、知識グラフ埋め込み(KGE)関連タスクにも適用されつつある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.485215385132584
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Large language models (LLMs) have garnered significant attention for their superior performance in many knowledge-driven applications on the world wide web.These models are designed to train hundreds of millions or more parameters on large amounts of text data, enabling them to understand and generate naturallanguage effectively. As the superior performance of LLMs becomes apparent,they are increasingly being applied to knowledge graph embedding (KGE) related tasks to improve the processing results. Traditional KGE representation learning methods map entities and relations into a low-dimensional vector space, enablingthe triples in the knowledge graph to satisfy a specific scoring function in thevector space. However, based on the powerful language understanding and seman-tic modeling capabilities of LLMs, that have recently been invoked to varying degrees in different types of KGE related scenarios such as multi-modal KGE andopen KGE according to their task characteristics. In this paper, we investigate awide range of approaches for performing LLMs-related tasks in different types of KGE scenarios. To better compare the various approaches, we summarize each KGE scenario in a classification. Finally, we discuss the applications in which the methods are mainly used and suggest several forward-looking directions for the development of this new research area.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、世界規模のウェブ上での知識駆動型アプリケーションにおいて、その優れた性能に対して大きな注目を集めており、これらのモデルは、大量のテキストデータに対して数億以上のパラメータを訓練し、自然言語を効果的に理解し、生成できるように設計されている。 LLMの優れた性能が明らかになると、知識グラフ埋め込み(KGE)関連タスクに適用され、処理結果の改善が進んでいる。従来のKGE表現学習法は、エンティティと関係を低次元ベクトル空間にマッピングし、知識グラフのトリプルがベクトル空間内の特定のスコアリング関数を満たすことを可能にする。しかし、LLMの強力な言語理解とセマンティックモデリング機能に基づいて、最近、タスク特性に応じてKGE関連シナリオであるマルチモーダルKGEやオープンKGEなど、様々な種類のKGE関連シナリオにおいて、様々な程度に呼び出されている。本稿では,異なるタイプのKGEシナリオにおいて,LLMに関連するタスクを実行するための幅広いアプローチについて検討する。様々な手法をよく比較するため、各KGEシナリオを分類で要約する。最後に,本手法を主に活用する応用について論じ,本研究分野の発展に向けて,先進的な方向を複数提案する。

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