Fugu-MT 論文翻訳(概要): MCTS-KBQA: Monte Carlo Tree Search for Knowledge Base Question Answering

論文の概要: MCTS-KBQA: Monte Carlo Tree Search for Knowledge Base Question Answering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13428v1
Date: Wed, 19 Feb 2025 04:58:39 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-20 20:12:09.851184
Title: MCTS-KBQA: Monte Carlo Tree Search for Knowledge Base Question Answering
Title（参考訳）: MCTS-KBQA:Monte Carlo Tree Search for Knowledge Base Question Answering
Authors: Guanming Xiong, Haochen Li, Wen Zhao,
Abstract要約: 本研究ではモンテカルロ木探索(MCTS)を利用した知識ベース質問応答(KBQA)における大規模言語モデル(LLM)の推論能力の向上について検討する。我々は、オープンソース命令LLMの直接的プロンプトのみを必要とするステップワイズ報酬機構を慎重に設計する。我々は,既存の質問-SPARQLデータセットの中間的推論プロセスを遠隔監視を用いて注釈付けすることで,KBQAコミュニティに新たなデータリソースを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.926690985669765
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This study explores how to enhance the reasoning capabilities of large language models (LLMs) in knowledge base question answering (KBQA) by leveraging Monte Carlo Tree Search (MCTS). Semantic parsing-based KBQA methods are particularly challenging as these approaches require locating elements from knowledge bases and generating logical forms, demanding not only extensive annotated data but also strong reasoning capabilities. Although recent approaches leveraging LLMs as agents have demonstrated considerable potential, these studies are inherently constrained by their linear decision-making processes. To address this limitation, we propose a MCTS-based framework that enhances LLMs' reasoning capabilities through tree search methodology. We design a carefully designed step-wise reward mechanism that requires only direct prompting of open-source instruction LLMs without additional fine-tuning. Experimental results demonstrate that our approach significantly outperforms linear decision-making methods, particularly in low-resource scenarios. Additionally, we contribute new data resources to the KBQA community by annotating intermediate reasoning processes for existing question-SPARQL datasets using distant supervision. Experimental results on the extended dataset demonstrate that our method achieves comparable performance to fully supervised models while using significantly less training data.
Abstract（参考訳）: 本研究ではモンテカルロ木探索(MCTS)を利用した知識ベース質問応答(KBQA)における大規模言語モデル(LLM)の推論能力の向上について検討する。意味論的解析に基づくKBQA手法は、知識ベースから要素を抽出し、論理形式を生成する必要があるため、特に困難である。 LLMをエージェントとして活用する最近のアプローチは大きな可能性を示しているが、これらの研究は本質的に線形決定プロセスによって制約されている。この制限に対処するために,木探索手法を用いてLLMの推論能力を高めるMCTSベースのフレームワークを提案する。我々は、追加の微調整なしに、オープンソース命令LLMの直接的プロンプトのみを必要とする、慎重に設計されたステップワイズ報酬機構を設計する。実験結果から,提案手法は,特に低リソースシナリオにおいて,線形決定法よりも有意に優れていることが示された。さらに,既存の問合せ-SPARQLデータセットの中間的推論プロセスを遠隔監視を用いて注釈付けすることで,KBQAコミュニティに新たなデータリソースを提供する。拡張データセットを用いた実験結果から,本手法は完全教師付きモデルに匹敵する性能を示した。

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