Fugu-MT 論文翻訳(概要): Reasoning of Large Language Models over Knowledge Graphs with Super-Relations

論文の概要: Reasoning of Large Language Models over Knowledge Graphs with Super-Relations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22166v1
Date: Fri, 28 Mar 2025 06:11:04 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-31 19:09:59.580858
Title: Reasoning of Large Language Models over Knowledge Graphs with Super-Relations
Title（参考訳）: 超関係を持つ知識グラフによる大規模言語モデルの推論
Authors: Song Wang, Junhong Lin, Xiaojie Guo, Julian Shun, Jundong Li, Yada Zhu,
Abstract要約: 本稿では,ReKnoSフレームワークを提案する。我々のフレームワークの主な利点は、スーパーリレーションを通して複数のリレーションパスを含めることである。その結果、ReKnoSは既存の最先端ベースラインよりも優れた性能を示し、平均精度は2.92%向上した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 53.14275361052276
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: While large language models (LLMs) have made significant progress in processing and reasoning over knowledge graphs, current methods suffer from a high non-retrieval rate. This limitation reduces the accuracy of answering questions based on these graphs. Our analysis reveals that the combination of greedy search and forward reasoning is a major contributor to this issue. To overcome these challenges, we introduce the concept of super-relations, which enables both forward and backward reasoning by summarizing and connecting various relational paths within the graph. This holistic approach not only expands the search space, but also significantly improves retrieval efficiency. In this paper, we propose the ReKnoS framework, which aims to Reason over Knowledge Graphs with Super-Relations. Our framework's key advantages include the inclusion of multiple relation paths through super-relations, enhanced forward and backward reasoning capabilities, and increased efficiency in querying LLMs. These enhancements collectively lead to a substantial improvement in the successful retrieval rate and overall reasoning performance. We conduct extensive experiments on nine real-world datasets to evaluate ReKnoS, and the results demonstrate the superior performance of ReKnoS over existing state-of-the-art baselines, with an average accuracy gain of 2.92%.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は知識グラフの処理と推論において大きな進歩を遂げているが、現在の手法は非検索率が高い。この制限により、これらのグラフに基づいて質問に答える精度が低下する。分析の結果, 欲求検索と前向き推論の組み合わせが, この問題に大きく貢献していることが明らかとなった。これらの課題を克服するために,グラフ内の様々な関係経路を要約して接続することにより,前方推論と後方推論の両立を可能にするスーパーリレーションの概念を導入する。この全体論的アプローチは、検索空間を広げるだけでなく、検索効率を大幅に改善する。本稿では,ReKnoSフレームワークを提案する。我々のフレームワークの主な利点は、スーパーリレーションによる複数のリレーションパスの導入、前方および後方推論能力の向上、LLMのクエリ効率の向上である。これらの拡張は総じて、検索率と全体的な推論性能を大幅に向上させる。我々は、ReKnoSを評価するために、9つの実世界のデータセットに関する広範な実験を行い、その結果、ReKnoSが既存の最先端ベースラインよりも優れた性能を示し、平均精度は2.92%向上した。

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