論文の概要: A Fine-Tuning Approach for T5 Using Knowledge Graphs to Address Complex Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16484v1
• Date: Sun, 23 Feb 2025 07:53:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:55:28.812657
• Title: A Fine-Tuning Approach for T5 Using Knowledge Graphs to Address Complex Tasks
• Title（参考訳）: 知識グラフを用いたT5の微調整による複雑な課題への対処
• Authors: Xiaoxuan Liao, Binrong Zhu, Jacky He, Guiran Liu, Hongye Zheng, Jia Gao,
• Abstract要約: 本研究では知識グラフに基づくT5モデル微調整手法を提案する。 外部知識グラフを導入することにより、モデルの推論能力とコンテキスト理解能力を高める。 実験の結果,知識グラフに基づくT5モデルは,他のベースラインモデルよりもはるかに優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: With the development of deep learning technology, large language models have achieved remarkable results in many natural language processing tasks. However, these models still have certain limitations in handling complex reasoning tasks and understanding rich background knowledge. To solve this problem, this study proposed a T5 model fine-tuning method based on knowledge graphs, which enhances the model's reasoning ability and context understanding ability by introducing external knowledge graphs. We used the SQuAD1.1 dataset for experiments. The experimental results show that the T5 model based on knowledge graphs is significantly better than other baseline models in reasoning accuracy, context understanding, and the ability to handle complex problems. At the same time, we also explored the impact of knowledge graphs of different scales on model performance and found that as the scale of the knowledge graph increases, the performance of the model gradually improves. Especially when dealing with complex problems, the introduction of knowledge graphs greatly improves the reasoning ability of the T5 model. Ablation experiments further verify the importance of entity and relationship embedding in the model and prove that a complete knowledge graph is crucial to improving the various capabilities of the T5 model. In summary, this study provides an effective method to enhance the reasoning and understanding capabilities of large language models and provides new directions for future research.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング技術の発展により、多くの自然言語処理タスクにおいて、大きな言語モデルが顕著な成果を上げている。 しかし、これらのモデルは複雑な推論タスクの処理や豊富な背景知識の理解に一定の制限がある。 そこで本研究では,知識グラフを用いたT5モデル微調整手法を提案し,外部知識グラフを導入することにより,モデルの推論能力と文脈理解能力を向上させる。 実験にはSQuAD1.1データセットを使用しました。 実験結果から,知識グラフに基づくT5モデルは,精度,文脈理解,複雑な問題に対処する能力において,他のベースラインモデルよりもはるかに優れていることがわかった。 同時に、異なるスケールの知識グラフがモデルの性能に与える影響についても検討し、知識グラフの規模が大きくなるにつれて、モデルの性能が徐々に向上することを発見した。 特に複雑な問題を扱う場合、知識グラフの導入はT5モデルの推論能力を大幅に向上させる。 アブレーション実験は、モデルに実体と関係が埋め込まれることの重要性をさらに検証し、完全な知識グラフがT5モデルの様々な能力を改善するために重要であることを証明した。 要約して,本研究では,大規模言語モデルの推論と理解能力を高める効果的な手法を提供し,今後の研究への新たな方向性を提供する。

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