論文の概要: RAKG:Document-level Retrieval Augmented Knowledge Graph Construction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09823v1
• Date: Mon, 14 Apr 2025 02:47:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-23 00:03:10.290888
• Title: RAKG:Document-level Retrieval Augmented Knowledge Graph Construction
• Title（参考訳）: RAKG:文書レベルの検索知識グラフ構築
• Authors: Hairong Zhang, Jiaheng Si, Guohang Yan, Boyuan Qi, Pinlong Cai, Song Mao, Ding Wang, Botian Shi,
• Abstract要約: 本稿では,自動文書レベルの知識グラフ構築の課題に焦点をあてる。 ドキュメントレベルの検索知識グラフ構築(RAKG)フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.013667560362565
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rise of knowledge graph based retrieval-augmented generation (RAG) techniques such as GraphRAG and Pike-RAG, the role of knowledge graphs in enhancing the reasoning capabilities of large language models (LLMs) has become increasingly prominent. However, traditional Knowledge Graph Construction (KGC) methods face challenges like complex entity disambiguation, rigid schema definition, and insufficient cross-document knowledge integration. This paper focuses on the task of automatic document-level knowledge graph construction. It proposes the Document-level Retrieval Augmented Knowledge Graph Construction (RAKG) framework. RAKG extracts pre-entities from text chunks and utilizes these pre-entities as queries for RAG, effectively addressing the issue of long-context forgetting in LLMs and reducing the complexity of Coreference Resolution. In contrast to conventional KGC methods, RAKG more effectively captures global information and the interconnections among disparate nodes, thereby enhancing the overall performance of the model. Additionally, we transfer the RAG evaluation framework to the KGC field and filter and evaluate the generated knowledge graphs, thereby avoiding incorrectly generated entities and relationships caused by hallucinations in LLMs. We further developed the MINE dataset by constructing standard knowledge graphs for each article and experimentally validated the performance of RAKG. The results show that RAKG achieves an accuracy of 95.91 % on the MINE dataset, a 6.2 % point improvement over the current best baseline, GraphRAG (89.71 %). The code is available at https://github.com/LMMApplication/RAKG.
• Abstract（参考訳）: GraphRAG や Pike-RAG のような知識グラフに基づく検索強化世代 (RAG) 技術の普及に伴い,大規模言語モデル (LLM) の推論能力向上における知識グラフの役割が高まっている。 しかし、従来の知識グラフ構築(KGC)手法は、複雑なエンティティの曖昧さ、厳密なスキーマ定義、ドキュメント間の知識統合の不十分といった課題に直面している。 本稿では,自動文書レベルの知識グラフ構築の課題に焦点をあてる。 ドキュメントレベルの検索知識グラフ構築(RAKG)フレームワークを提案する。 RAKGはテキストチャンクからプレエンティリティを抽出し、これらのプレエンティリティをRAGのクエリとして利用する。 従来のKGC法とは対照的に、RAKGは異なるノード間のグローバル情報や相互接続をより効果的に捕捉し、モデル全体の性能を向上させる。 さらに、RAG評価フレームワークをKGCフィールドに転送し、生成した知識グラフをフィルタし、LLMにおける幻覚による誤生成エンティティや関係を回避する。 我々は,各項目の標準知識グラフを構築し,RAKGの性能を実験的に検証し,MINEデータセットをさらに発展させた。 その結果、RAKGはMINEデータセットで95.91 %の精度を達成し、現在の最高のベースラインであるGraphRAG(89.71 %)よりも6.2 %改善した。 コードはhttps://github.com/LMMApplication/RAKGで公開されている。

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