論文の概要: Ontology-Enhanced Knowledge Graph Completion using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20643v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 09:00:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:58.061177
• Title: Ontology-Enhanced Knowledge Graph Completion using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたオントロジー強化知識グラフ補完
• Authors: Wenbin Guo, Xin Wang, Jiaoyan Chen, Zhao Li, Zirui Chen,
• Abstract要約: 大言語モデル(LLM)は知識グラフ補完(KGC)において広く採用されている。 OL-KGCを用いた拡張KGC法を提案する。 まず、神経知覚機構を利用して、構造情報をテキスト空間に効果的に埋め込む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.080012331845065
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have been extensively adopted in Knowledge Graph Completion (KGC), showcasing significant research advancements. However, as black-box models driven by deep neural architectures, current LLM-based KGC methods rely on implicit knowledge representation with parallel propagation of erroneous knowledge, thereby hindering their ability to produce conclusive and decisive reasoning outcomes. We aim to integrate neural-perceptual structural information with ontological knowledge, leveraging the powerful capabilities of LLMs to achieve a deeper understanding of the intrinsic logic of the knowledge. We propose an ontology enhanced KGC method using LLMs -- OL-KGC. It first leverages neural perceptual mechanisms to effectively embed structural information into the textual space, and then uses an automated extraction algorithm to retrieve ontological knowledge from the knowledge graphs (KGs) that needs to be completed, which is further transformed into a textual format comprehensible to LLMs for providing logic guidance. We conducted extensive experiments on three widely-used benchmarks -- FB15K-237, UMLS and WN18RR. The experimental results demonstrate that OL-KGC significantly outperforms existing mainstream KGC methods across multiple evaluation metrics, achieving state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル (LLM) は知識グラフ補完 (KGC) において広く採用されており、重要な研究の進展を示している。 しかしながら、深いニューラルネットワークによって駆動されるブラックボックスモデルとして、現在のLLMベースのKGC法は、誤った知識の並列伝播を伴う暗黙の知識表現に依存しており、決定的かつ決定的な推論結果を生み出す能力を妨げる。 我々は,LLMの強力な能力を活用し,その知識の本質的な論理を深く理解することを目的としている。 LLM-OL-KGCを用いたオントロジー拡張KGC法を提案する。 まず、ニューラルネットワークの知覚機構を活用して構造情報をテキスト空間に効果的に埋め込むとともに、自動抽出アルゴリズムを使用して、完成すべき知識グラフ(KG)から存在論的知識を抽出し、さらにLLMに理解可能なテキスト形式に変換してロジックガイダンスを提供する。 我々は、FB15K-237、UMLS、WN18RRの3つの広く使われているベンチマークについて広範囲に実験を行った。 実験結果から,OL-KGCは複数の評価指標で既存の主流KGC法を著しく上回り,最先端性能を実現していることが示された。

関連論文リスト

• Unveiling Knowledge Utilization Mechanisms in LLM-based Retrieval-Augmented Generation [77.10390725623125]
  検索強化世代(RAG)は知識範囲の拡大に広く利用されている。 RAGは、オープンドメインの質問応答のような知識集約的なタスクを約束しているので、複雑なタスクやインテリジェントアシスタントへの幅広い応用は、その実用性をさらに進歩させてきた。 本稿では、RAGが内部(パラメトリック)知識と外部(検索)知識を統合する本質的なメカニズムを体系的に検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-17T13:13:13Z)
• Injecting Knowledge Graphs into Large Language Models [0.0]
  我々は,大規模言語モデル内のグラフ埋め込みをトークンとして統合するエンコーディング技術を構築した。 我々のアプローチは、モデルに依存しず、リソース効率が良く、どのLLMとも互換性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-12T13:31:26Z)
• In-Context Learning with Topological Information for Knowledge Graph Completion [3.035601871864059]
  我々は,知識グラフの性能を向上させるために,文脈内学習を通じてトポロジ情報を組み込む新しい手法を開発した。 提案手法は,テストグラフデータセット内のノードがトレーニンググラフデータセットに存在するような,トランスダクティブな設定において,高いパフォーマンスを実現する。 提案手法は,ILPC小データセットとILPC大データセットのベースラインよりも優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-11T19:29:36Z)
• KaLM: Knowledge-aligned Autoregressive Language Modeling via Dual-view Knowledge Graph Contrastive Learning [74.21524111840652]
  本稿では、textitKnowledge-aligned Language Modeling アプローチである textbfKaLM を提案する。 明示的な知識アライメントと暗黙的な知識アライメントという共同目的を通じて、KG知識と整合するように、自己回帰的な大規模言語モデルを微調整する。 特に,本手法は知識駆動型タスクの評価において顕著な性能向上を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-06T11:08:24Z)
• GIVE: Structured Reasoning of Large Language Models with Knowledge Graph Inspired Veracity Extrapolation [108.2008975785364]
  Graph Inspired Veracity Extrapolation (GIVE)は、パラメトリックメモリと非パラメトリックメモリを融合して、最小の外部入力で正確な推論を改善する新しい推論手法である。 GIVE は LLM エージェントをガイドして,最も関連する専門家データ (observe) を選択し,クエリ固有の発散思考 (reflect) に従事し,その情報を合成して最終的な出力 (speak) を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T03:05:06Z)
• Chain-of-Knowledge: Integrating Knowledge Reasoning into Large Language Models by Learning from Knowledge Graphs [55.317267269115845]
  Chain-of-Knowledge (CoK)は知識推論のための包括的なフレームワークである。 CoKにはデータセット構築とモデル学習の両方のための方法論が含まれている。 KnowReasonで広範な実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-30T10:49:32Z)
• Leveraging Large Language Models for Semantic Query Processing in a Scholarly Knowledge Graph [1.7418328181959968]
  本研究は,革新的なセマンティッククエリ処理システムを開発することを目的としている。 オーストラリア国立大学のコンピュータサイエンス(CS)研究者による研究成果に関する総合的な情報を得ることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T09:19:45Z)
• A Knowledge-Injected Curriculum Pretraining Framework for Question Answering [70.13026036388794]
  本稿では,知識に基づく質問応答タスクの総合的なKG学習と活用を実現するための一般知識注入型カリキュラム事前学習フレームワーク(KICP)を提案する。 KIモジュールはまずKG中心の事前学習コーパスを生成してLMに知識を注入し、プロセスを3つの重要なステップに一般化する。 KAモジュールは、アダプタを備えたLMで生成されたコーパスから知識を学習し、元の自然言語理解能力を維持できる。 CRモジュールは人間の推論パターンに従って3つのコーパスを構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T03:42:03Z)
• Large Language Models Can Better Understand Knowledge Graphs Than We Thought [13.336418752729987]
  大規模言語モデル(LLM)の処理と知識グラフ(KG)の解釈について検討する。 リテラルレベルでは、様々な入力形式に対するLLMの好みを明らかにする。 注意分布レベルでは、これらの嗜好を駆動するメカニズムについて論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-18T10:44:03Z)
• Towards Interpretable Deep Learning Models for Knowledge Tracing [62.75876617721375]
  本稿では,深層学習に基づく知識追跡(DLKT)モデルの解釈可能性問題に対処するポストホック手法を提案する。 具体的には、RNNに基づくDLKTモデルを解釈するために、レイヤワイズ関連伝搬法(LRP)を適用することに焦点をあてる。 実験結果から,DLKTモデルの予測をLRP法で解釈できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-13T04:03:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。