論文の概要: DAMR: Efficient and Adaptive Context-Aware Knowledge Graph Question Answering with LLM-Guided MCTS

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.00719v4
• Date: Thu, 25 Sep 2025 20:25:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 14:23:57.553488
• Title: DAMR: Efficient and Adaptive Context-Aware Knowledge Graph Question Answering with LLM-Guided MCTS
• Title（参考訳）: DAMR: LLM-Guided MCTSを用いた効率的かつ適応的な文脈認識型知識グラフ質問応答
• Authors: Yingxu Wang, Shiqi Fan, Mengzhu Wang, Siyang Gao, Chao Wang, Nan Yin,
• Abstract要約: 本稿では,知識グラフ質問応答(KGQA)のための動的適応MCTSベースの推論(DAMR)を提案する。 DAMRは、MCTS(Monte Carlo Tree Search)と適応経路評価を統合し、コンテキスト対応のKGQAを実現する。 複数のKGQAベンチマークの実験では、DAMRはSOTA法よりも大幅に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.828541350757714
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knowledge Graph Question Answering (KGQA) aims to interpret natural language queries and perform structured reasoning over knowledge graphs by leveraging their relational and semantic structures to retrieve accurate answers. Existing methods primarily follow either the retrieve-then-reason paradigm, which relies on Graph Neural Networks or heuristic rules to extract static candidate paths, or dynamic path generation strategies that employ LLMs with prompting to jointly perform retrieval and reasoning. However, the former lacks adaptability due to static path extraction and the absence of contextual refinement, while the latter suffers from high computational costs and limited evaluation accuracy because of their dependence on fixed scoring functions and repeated LLM calls. To address these issues, this paper proposes Dynamically Adaptive MCTS-based Reasoning (DAMR), a novel framework that integrates LLM-guided Monte Carlo Tree Search (MCTS) with adaptive path evaluation to enable efficient and context-aware KGQA. DAMR leverages MCTS as a backbone, where an LLM-based planner selects the top-$k$ semantically relevant relations at each expansion step to effectively reduce the search space. To enhance evaluation accuracy, we introduce a lightweight Transformer-based scorer that performs context-aware plausibility estimation by jointly encoding the question and relation sequence through cross-attention, thereby capturing fine-grained semantic shifts during multi-hop reasoning. Furthermore, to mitigate the scarcity of high-quality supervision, DAMR incorporates a dynamic pseudo-path refinement mechanism that periodically generates training signals from partial paths explored during search, enabling the scorer to continually adapt to the evolving distribution of reasoning trajectories. Extensive experiments on multiple KGQA benchmarks show that DAMR significantly outperforms SOTA methods.
• Abstract（参考訳）: Knowledge Graph Question Answering (KGQA)は、自然言語クエリを解釈し、それらの関係構造と意味構造を利用して知識グラフ上の構造化推論を実行することを目的としている。 既存の手法は主に、グラフニューラルネットワークや静的な候補経路を抽出するヒューリスティックルールに依存する検索・推論パラダイムや、LLMを併用して検索と推論を共同で行うダイナミックパス生成戦略のいずれかに従う。 しかし、前者は静的経路抽出や文脈改善の欠如による適応性に欠けており、後者は固定されたスコア関数や繰り返しLLM呼び出しに依存するため、高い計算コストと限られた評価精度に悩まされている。 これらの問題に対処するために, LLM誘導モンテカルロ木探索(MCTS)と適応経路評価を統合し, 効率的かつコンテキスト対応なKGQAを実現する新しいフレームワークである, 動的適応MCTSベース推論(DAMR)を提案する。 DAMRはMCTSをバックボーンとして利用し、LLMベースのプランナーが各拡張ステップでトップ$k$のセマンティック関連関係を選択し、検索スペースを効果的に削減する。 評価精度を向上させるために,質問文と関係列をクロスアテンションで共同符号化し,マルチホップ推論における微妙な意味変化を捉えることにより,文脈認識による妥当性評価を行う軽量なトランスフォーマー・スコアラを導入する。 さらに、高品質な監視の不足を軽減するため、DAMRは、探索中に探索された部分経路からトレーニング信号を周期的に生成する動的擬似パス改善機構を導入し、スコアラが推論軌道の進化する分布に継続的に適応できるようにする。 複数のKGQAベンチマークの大規模な実験により、DAMRはSOTA法よりも大幅に優れていることが示された。

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