論文の概要: KBQA-o1: Agentic Knowledge Base Question Answering with Monte Carlo Tree Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18922v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 06:59:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:03:13.887518
• Title: KBQA-o1: Agentic Knowledge Base Question Answering with Monte Carlo Tree Search
• Title（参考訳）: KBQA-o1:モンテカルロ木探索によるエージェント知識ベース質問応答
• Authors: Haoran Luo, Haihong E, Yikai Guo, Qika Lin, Xiaobao Wu, Xinyu Mu, Wenhao Liu, Meina Song, Yifan Zhu, Luu Anh Tuan,
• Abstract要約: 知識ベース質問回答 (KBQA) は,大規模構造化知識ベース (KB) を用いた自然言語質問への回答を目的としている。 大きな言語モデル(LLM)の進歩にもかかわらず、KBQAはKB認識の弱さ、効率性と効率の不均衡、注釈付きデータへの高い依存といった課題に直面している。 モンテカルロ木探索(MCTS)を用いた新しいエージェントKBQA法KBQA-o1を提案する。 実験結果から,KBQA-o1は,従来の低リソースKBQA法よりもアノテートデータに制限があることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.901330193491457
• License:
• Abstract: Knowledge Base Question Answering (KBQA) aims to answer natural language questions with a large-scale structured knowledge base (KB). Despite advancements with large language models (LLMs), KBQA still faces challenges in weak KB awareness, imbalance between effectiveness and efficiency, and high reliance on annotated data. To address these challenges, we propose KBQA-o1, a novel agentic KBQA method with Monte Carlo Tree Search (MCTS). It introduces a ReAct-based agent process for stepwise logical form generation with KB environment exploration. Moreover, it employs MCTS, a heuristic search method driven by policy and reward models, to balance agentic exploration's performance and search space. With heuristic exploration, KBQA-o1 generates high-quality annotations for further improvement by incremental fine-tuning. Experimental results show that KBQA-o1 outperforms previous low-resource KBQA methods with limited annotated data, boosting Llama-3.1-8B model's GrailQA F1 performance to 78.5% compared to 48.5% of the previous sota method with GPT-3.5-turbo.
• Abstract（参考訳）: Knowledge Base Question Answering (KBQA) は、自然言語の質問に対して、大規模な構造化知識ベース (KB) で答えることを目的としている。 大規模な言語モデル(LLM)の進歩にもかかわらず、KBQAはKB認識の弱さ、効率性と効率のバランスの不均衡、注釈付きデータへの高い依存といった課題に直面している。 これらの課題に対処するため,モンテカルロ木探索 (MCTS) を用いた新しいエージェントKBQA法KBQA-o1を提案する。 KB環境探索で段階的に論理形式を生成するためのReActベースのエージェントプロセスを導入する。 さらに、エージェント探索の性能と探索空間のバランスをとるために、ポリシーと報酬モデルによって駆動されるヒューリスティックな探索手法であるMCTSを採用している。 ヒューリスティックな探索によってKBQA-o1は、インクリメンタルな微調整によってさらなる改善のための高品質なアノテーションを生成する。 実験結果から,KBQA-o1は,従来の低リソースKBQA法よりも限られたアノテートデータで性能が向上し,Llama-3.1-8B モデルの GrailQA F1 は GPT-3.5-turbo を用いた Sota 法の48.5% に比べて78.5% 向上した。

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