論文の概要: Harnessing Diverse Perspectives: A Multi-Agent Framework for Enhanced Error Detection in Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15791v2
• Date: Thu, 20 Feb 2025 13:07:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 17:52:07.373749
• Title: Harnessing Diverse Perspectives: A Multi-Agent Framework for Enhanced Error Detection in Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: Harnessing Diverse Perspectives:知識グラフにおける誤り検出の強化のためのマルチエージェントフレームワーク
• Authors: Yu Li, Yi Huang, Guilin Qi, Junlan Feng, Nan Hu, Songlin Zhai, Haohan Xue, Yongrui Chen, Ruoyan Shen, Tongtong Wu,
• Abstract要約: 知識グラフ誤り検出(MAKGED)のための新しいマルチエージェントフレームワークを提案する。 訓練中, 細粒度で双方向なサブグラフ埋め込みとLLMベースのクエリ埋め込みを結合することにより, これらの表現を統合して4つの特殊エージェントを生成する。 FB15KとWN18RRの実験では、MAKGEDは最先端の手法よりも優れており、KG評価の精度と堅牢性を高めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.44542764343831
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge graphs are widely used in industrial applications, making error detection crucial for ensuring the reliability of downstream applications. Existing error detection methods often fail to effectively utilize fine-grained subgraph information and rely solely on fixed graph structures, while also lacking transparency in their decision-making processes, which results in suboptimal detection performance. In this paper, we propose a novel Multi-Agent framework for Knowledge Graph Error Detection (MAKGED) that utilizes multiple large language models (LLMs) in a collaborative setting. By concatenating fine-grained, bidirectional subgraph embeddings with LLM-based query embeddings during training, our framework integrates these representations to produce four specialized agents. These agents utilize subgraph information from different dimensions to engage in multi-round discussions, thereby improving error detection accuracy and ensuring a transparent decision-making process. Extensive experiments on FB15K and WN18RR demonstrate that MAKGED outperforms state-of-the-art methods, enhancing the accuracy and robustness of KG evaluation. For specific industrial scenarios, our framework can facilitate the training of specialized agents using domain-specific knowledge graphs for error detection, which highlights the potential industrial application value of our framework. Our code and datasets are available at https://github.com/kse-ElEvEn/MAKGED.
• Abstract（参考訳）: ナレッジグラフは産業アプリケーションで広く使われており、下流アプリケーションの信頼性を確保するためにエラー検出が不可欠である。 既存の誤り検出手法は、微細な部分グラフ情報を効果的に活用できず、固定されたグラフ構造にのみ依存する。 本稿では,複数の大規模言語モデル(LLM)を協調的に利用する,知識グラフ誤り検出のための新しいマルチエージェントフレームワークを提案する。 微粒な双方向のサブグラフ埋め込みをLLMベースのクエリ埋め込みと組み合わせることで,これらの表現を統合して4つの特殊エージェントを生成する。 これらのエージェントは、異なる次元のサブグラフ情報を利用して複数ラウンドの議論を行い、エラー検出精度を改善し、透明な意思決定プロセスを確実にする。 FB15KとWN18RRの大規模な実験により、MAKGEDは最先端の手法よりも優れており、KG評価の精度と堅牢性を高めている。 特定の産業シナリオにおいて,本フレームワークは,エラー検出のためのドメイン固有の知識グラフを用いて,特殊なエージェントのトレーニングを容易にする。 私たちのコードとデータセットはhttps://github.com/kse-ElEvEn/MAKGED.comで公開されています。

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