論文の概要: KARMA: Leveraging Multi-Agent LLMs for Automated Knowledge Graph Enrichment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06472v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 13:51:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 18:57:51.226327
• Title: KARMA: Leveraging Multi-Agent LLMs for Automated Knowledge Graph Enrichment
• Title（参考訳）: KARMA: 知識グラフ自動強化のためのマルチエージェントLLMの活用
• Authors: Yuxing Lu, Jinzhuo Wang,
• Abstract要約: KARMAは、構造化されていないテキストの構造解析を通じて知識の豊か化を自動化するために、多エージェントの大規模言語モデル(LLM)を利用する新しいフレームワークである。 このアプローチでは、エンティティ発見、関係抽出、スキーマアライメント、コンフリクト解決の9つの協調エージェントを使用します。 3つの異なるドメインから1200のPubMedの記事に対する実験は、知識グラフの富化におけるKARMAの有効性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.688134675717698
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Maintaining comprehensive and up-to-date knowledge graphs (KGs) is critical for modern AI systems, but manual curation struggles to scale with the rapid growth of scientific literature. This paper presents KARMA, a novel framework employing multi-agent large language models (LLMs) to automate KG enrichment through structured analysis of unstructured text. Our approach employs nine collaborative agents, spanning entity discovery, relation extraction, schema alignment, and conflict resolution that iteratively parse documents, verify extracted knowledge, and integrate it into existing graph structures while adhering to domain-specific schema. Experiments on 1,200 PubMed articles from three different domains demonstrate the effectiveness of KARMA in knowledge graph enrichment, with the identification of up to 38,230 new entities while achieving 83.1\% LLM-verified correctness and reducing conflict edges by 18.6\% through multi-layer assessments.
• Abstract（参考訳）: 包括的かつ最新の知識グラフ(KGs)を維持することは、現代のAIシステムにとって重要であるが、手作業によるキュレーションは、科学文献の急速な成長に苦慮している。 本稿では,マルチエージェント大規模言語モデル(LLM)を用いて,構造化されていないテキストの構造化解析を通じてKGのリッチ化を自動化するフレームワークであるKARMAを提案する。 このアプローチでは、エンティティ発見、関係抽出、スキーマアライメント、コンフリクト解決の9つの協調エージェントを使用し、文書を反復的に解析し、抽出した知識を検証し、ドメイン固有のスキーマを守りながら既存のグラフ構造に統合する。 3つの異なるドメインの1200のPubMedの記事で、知識グラフのリッチ化におけるKARMAの有効性を実証し、最大38,230個の新しいエンティティを識別し、83.1\% LLMの検証された正しさを達成し、マルチレイヤアセスメントにより競合エッジを18.6\%削減した。

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