論文の概要: KnowPath: Knowledge-enhanced Reasoning via LLM-generated Inference Paths over Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12029v2
• Date: Thu, 13 Mar 2025 13:22:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-14 15:50:00.980740
• Title: KnowPath: Knowledge-enhanced Reasoning via LLM-generated Inference Paths over Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: KnowPath:知識グラフ上のLLM生成推論パスによる知識強化推論
• Authors: Qi Zhao, Hongyu Yang, Qi Song, Xinwei Yao, Xiangyang Li,
• Abstract要約: 知識グラフのような外部知識の導入は、現実的な回答を提供するLLMの能力を高めることができる。 KnowPathは、内部知識と外部知識の協調によって駆動される、知識に富んだ大規模モデルフレームワークである。 LLMの内部知識に頼り、外部知識グラフの解釈可能な有向部分グラフの探索を導く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.63483147113076
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in various complex tasks, yet they still suffer from hallucinations. Introducing external knowledge, such as knowledge graph, can enhance the LLMs' ability to provide factual answers. LLMs have the ability to interactively explore knowledge graphs. However, most approaches have been affected by insufficient internal knowledge excavation in LLMs, limited generation of trustworthy knowledge reasoning paths, and a vague integration between internal and external knowledge. Therefore, we propose KnowPath, a knowledge-enhanced large model framework driven by the collaboration of internal and external knowledge. It relies on the internal knowledge of the LLM to guide the exploration of interpretable directed subgraphs in external knowledge graphs, better integrating the two knowledge sources for more accurate reasoning. Extensive experiments on multiple real-world datasets confirm the superiority of KnowPath.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な複雑なタスクにおいて顕著な能力を示してきたが、それでも幻覚に悩まされている。 知識グラフのような外部知識の導入は、現実的な回答を提供するLLMの能力を高めることができる。 LLMは知識グラフをインタラクティブに探索する能力を持つ。 しかし、ほとんどのアプローチは、LLMにおける不十分な内部知識の発掘、信頼できる知識推論経路の限られた生成、内部知識と外部知識のあいまいな統合によって影響を受けている。 そこで我々は,内部知識と外部知識の協調による知識強化型大規模モデルフレームワークであるKnowPathを提案する。 LLMの内部知識を利用して、外部知識グラフにおける解釈可能な有向グラフの探索をガイドし、より正確な推論のために2つの知識ソースを統合する。 複数の実世界のデータセットに対する大規模な実験により、KnowPathの優位性が確認された。

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