論文の概要: Learning Efficient and Generalizable Graph Retriever for Knowledge-Graph Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.09645v1
• Date: Wed, 11 Jun 2025 12:03:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 06:35:02.921526
• Title: Learning Efficient and Generalizable Graph Retriever for Knowledge-Graph Question Answering
• Title（参考訳）: 知識グラフ質問応答のための学習効率と一般化可能なグラフ検索
• Authors: Tianjun Yao, Haoxuan Li, Zhiqiang Shen, Pan Li, Tongliang Liu, Kun Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域にわたって強い帰納的推論能力を示している。 既存のRAGパイプラインのほとんどは非構造化テキストに依存しており、解釈可能性と構造化推論を制限する。 近年,知識グラフ解答のための知識グラフとLLMの統合について検討している。 KGQAにおける効率的なグラフ検索のための新しいフレームワークであるRAPLを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.12322966980003
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown strong inductive reasoning ability across various domains, but their reliability is hindered by the outdated knowledge and hallucinations. Retrieval-Augmented Generation mitigates these issues by grounding LLMs with external knowledge; however, most existing RAG pipelines rely on unstructured text, limiting interpretability and structured reasoning. Knowledge graphs, which represent facts as relational triples, offer a more structured and compact alternative. Recent studies have explored integrating knowledge graphs with LLMs for knowledge graph question answering (KGQA), with a significant proportion adopting the retrieve-then-reasoning paradigm. In this framework, graph-based retrievers have demonstrated strong empirical performance, yet they still face challenges in generalization ability. In this work, we propose RAPL, a novel framework for efficient and effective graph retrieval in KGQA. RAPL addresses these limitations through three aspects: (1) a two-stage labeling strategy that combines heuristic signals with parametric models to provide causally grounded supervision; (2) a model-agnostic graph transformation approach to capture both intra- and inter-triple interactions, thereby enhancing representational capacity; and (3) a path-based reasoning strategy that facilitates learning from the injected rational knowledge, and supports downstream reasoner through structured inputs. Empirically, RAPL outperforms state-of-the-art methods by $2.66\%-20.34\%$, and significantly reduces the performance gap between smaller and more powerful LLM-based reasoners, as well as the gap under cross-dataset settings, highlighting its superior retrieval capability and generalizability. Codes are available at: https://github.com/tianyao-aka/RAPL.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域にわたって強い帰納的推論能力を示しているが、その信頼性は時代遅れの知識と幻覚によって妨げられている。 Retrieval-Augmented Generationは、LLMを外部知識で基礎付けることでこれらの問題を緩和するが、既存のRAGパイプラインのほとんどは非構造化テキストに依存し、解釈可能性と構造化推論を制限する。 知識グラフは、事実をリレーショナルトリプルとして表現し、より構造化されコンパクトな代替手段を提供する。 近年,知識グラフとLLMを統合した知識グラフ質問応答(KGQA)について検討している。 このフレームワークでは、グラフベースのレトリバーは強力な経験的性能を示してきたが、それでも一般化能力の課題に直面している。 本研究では,KGQAにおける効率的なグラフ検索のための新しいフレームワークであるRAPLを提案する。 RAPLは,(1)ヒューリスティックな信号とパラメトリックなモデルを組み合わせた2段階のラベリング戦略,(2)3つの相互作用と3つの相互作用の両方を捕捉し,表現能力を高めるためのモデルに依存しないグラフ変換アプローチ,(3)挿入された有理知識から学習し,構造化された入力を通して下流の推論を支援する経路ベースの推論戦略,の3つの側面を通じて,これらの制限に対処する。 実験的に、RAPLは最先端の手法を2.66 %-20.34 %$で上回り、より小型で強力なLCMベースの推論器間の性能ギャップを著しく減らし、また、データセット設定下でのギャップを著しく減らし、その優れた検索能力と一般化性を強調している。 コードは、https://github.com/tianyao-aka/RAPL.comで入手できる。

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