Fugu-MT 論文翻訳(概要): Self-Reflective Planning with Knowledge Graphs: Enhancing LLM Reasoning Reliability for Question Answering

論文の概要: Self-Reflective Planning with Knowledge Graphs: Enhancing LLM Reasoning Reliability for Question Answering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19410v1
Date: Mon, 26 May 2025 01:59:00 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-27 16:58:43.101797
Title: Self-Reflective Planning with Knowledge Graphs: Enhancing LLM Reasoning Reliability for Question Answering
Title（参考訳）: 知識グラフを用いた自己回帰計画:質問応答に対するLLM推論の信頼性向上
Authors: Jiajun Zhu, Ye Liu, Meikai Bao, Kai Zhang, Yanghai Zhang, Qi Liu,
Abstract要約: 本稿では,知識グラフと大規模言語モデルを相乗化するフレームワークである自己回帰計画(SRP)を提案する。計画プロセスにおいて、SRPはまず、ガイドプランニングとリフレクションのための参照を検索する。推論経路を介してKGから知識を検索した後、検索結果を判断し、回答が正しく検索されるまで推論経路を編集して反復反射を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.601307470705732
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recently, large language models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in natural language processing tasks, yet they remain prone to hallucinations when reasoning with insufficient internal knowledge. While integrating LLMs with knowledge graphs (KGs) provides access to structured, verifiable information, existing approaches often generate incomplete or factually inconsistent reasoning paths. To this end, we propose Self-Reflective Planning (SRP), a framework that synergizes LLMs with KGs through iterative, reference-guided reasoning. Specifically, given a question and topic entities, SRP first searches for references to guide planning and reflection. In the planning process, it checks initial relations and generates a reasoning path. After retrieving knowledge from KGs through a reasoning path, it implements iterative reflection by judging the retrieval result and editing the reasoning path until the answer is correctly retrieved. Extensive experiments on three public datasets demonstrate that SRP surpasses various strong baselines and further underscore its reliable reasoning ability.
Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理タスクにおいて顕著な能力を発揮している。 LLMと知識グラフ(KG)の統合は構造化された検証可能な情報へのアクセスを提供するが、既存のアプローチは不完全あるいは現実的に一貫性のない推論パスを生成することが多い。この目的のために我々は,反復的,参照誘導的推論を通じてLLMとKGを相乗化するフレームワークである自己回帰計画(SRP)を提案する。具体的には、質問とトピックのエンティティが与えられた場合、SRPはまず、計画とリフレクションをガイドする参照を検索する。計画プロセスでは、初期関係をチェックし、推論経路を生成する。推論経路を介してKGから知識を検索した後、検索結果を判断し、回答が正しく検索されるまで推論経路を編集して反復反射を行う。 3つの公開データセットに関する大規模な実験は、SRPが様々な強力なベースラインを超え、信頼性の高い推論能力をさらに強調していることを示している。

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