論文の概要: Ontology-Guided Reverse Thinking Makes Large Language Models Stronger on Knowledge Graph Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11491v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 06:53:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:16:02.762549
• Title: Ontology-Guided Reverse Thinking Makes Large Language Models Stronger on Knowledge Graph Question Answering
• Title（参考訳）: オントロジーに基づく逆思考は、知識グラフ質問回答に基づく大規模言語モデルをより強くする
• Authors: Runxuan Liu, Bei Luo, Jiaqi Li, Baoxin Wang, Ming Liu, Dayong Wu, Shijin Wang, Bing Qin,
• Abstract要約: Ontology-Guided Reverse Thinking (ORT)は、目的から条件への推論パスを構築する新しいフレームワークである。 ORT は,(1) LLM を用いて目的ラベルと条件ラベルを抽出し,(2) KG オントロジーに基づくラベル推論経路を構築し,(3) ラベル推論経路を用いて知識検索を行う。 WebQSPとCWQデータセットの実験は、ORTが最先端のパフォーマンスを達成し、KGQAのためのLLMの能力を大幅に向上することを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.821273655754222
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown remarkable capabilities in natural language processing. However, in knowledge graph question answering tasks (KGQA), there remains the issue of answering questions that require multi-hop reasoning. Existing methods rely on entity vector matching, but the purpose of the question is abstract and difficult to match with specific entities. As a result, it is difficult to establish reasoning paths to the purpose, which leads to information loss and redundancy. To address this issue, inspired by human reverse thinking, we propose Ontology-Guided Reverse Thinking (ORT), a novel framework that constructs reasoning paths from purposes back to conditions. ORT operates in three key phases: (1) using LLM to extract purpose labels and condition labels, (2) constructing label reasoning paths based on the KG ontology, and (3) using the label reasoning paths to guide knowledge retrieval. Experiments on the WebQSP and CWQ datasets show that ORT achieves state-of-the-art performance and significantly enhances the capability of LLMs for KGQA.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理において顕著な能力を示している。 しかし、知識グラフ質問応答タスク(KGQA)では、マルチホップ推論を必要とする質問に答える問題がまだ残っている。 既存の手法は実体ベクトルマッチングに依存しているが、問題の目的は抽象的であり、特定の実体と一致することは困難である。 その結果,情報損失や冗長性に繋がる推論経路の確立は困難である。 人間の逆思考にインスパイアされたこの問題に対処するため、我々は、目的から条件への推論パスを構築する新しいフレームワークであるオントロジーガイドリバース思考(ORT)を提案する。 ORT は,(1) LLM を用いて目的ラベルと条件ラベルを抽出し,(2) KG オントロジーに基づくラベル推論経路を構築し,(3) ラベル推論経路を用いて知識検索を行う。 WebQSPとCWQデータセットの実験は、ORTが最先端のパフォーマンスを達成し、KGQAのためのLLMの能力を大幅に向上することを示している。

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