論文の概要: Decompositional Reasoning for Graph Retrieval with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13380v1
• Date: Mon, 16 Jun 2025 11:44:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:48.284476
• Title: Decompositional Reasoning for Graph Retrieval with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたグラフ検索のための分解推論
• Authors: Valentin Six, Evan Dufraisse, Gaël de Chalendar,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は多くのNLPタスクに優れるが、マルチホップ推論と現実の一貫性に苦しむ。 本稿では,テキスト知識グラフをクエリ分解によるLLM推論プロセスに統合する新しい検索手法を提案する。 本手法は,複雑な質問をサブクエストに分解し,関連するテキストのサブグラフを検索し,質問固有の知識グラフを作成して回答生成を誘導する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.034893617526558
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) excel at many NLP tasks, but struggle with multi-hop reasoning and factual consistency, limiting their effectiveness on knowledge-intensive tasks like complex question answering (QA). Linking Knowledge Graphs (KG) and LLMs has shown promising results, but LLMs generally lack the ability to reason efficiently over graph-structured information. To tackle this problem, we propose a novel retrieval approach that integrates textual knowledge graphs into the LLM reasoning process via query decomposition. Our method decomposes complex questions into sub-questions, retrieves relevant textual subgraphs, and composes a question-specific knowledge graph to guide answer generation. For that, we use a weighted similarity function that focuses on both the complex question and the generated subquestions to extract a relevant subgraph, which allows efficient and precise retrieval for complex questions and improves the performance of LLMs on multi-hop QA tasks. This structured reasoning pipeline enhances factual grounding and interpretability while leveraging the generative strengths of LLMs. We evaluate our method on standard multi-hop QA benchmarks and show that it achieves comparable or superior performance to competitive existing methods, using smaller models and fewer LLM calls.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は多くのNLPタスクで優れていますが、マルチホップ推論や事実整合性に苦しむため、複雑な質問応答(QA)のような知識集約的なタスクでは有効性が制限されます。 Linking Knowledge Graphs (KG) と LLM は有望な結果を示しているが、LLM はグラフ構造化情報に対して効率的に推論する能力に欠ける。 この問題に対処するために,テキスト知識グラフをクエリ分解によるLLM推論プロセスに統合する新しい検索手法を提案する。 本手法は,複雑な質問をサブクエストに分解し,関連するテキストのサブグラフを検索し,質問固有の知識グラフを作成して回答生成を誘導する。 そこで我々は、複雑な質問と生成されたサブグラフの抽出に焦点をあてた重み付き類似度関数を用いて、複雑な質問の効率的かつ正確な検索を可能にし、マルチホップQAタスクにおけるLLMの性能を向上させる。 この構造的推論パイプラインは、LLMの生成強度を活用しながら、現実の接地性と解釈可能性を高める。 提案手法を標準マルチホップQAベンチマークで評価し,より小さいモデルと少ないLLM呼び出しを用いて,競合する既存手法と同等あるいは優れた性能を示すことを示す。

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