論文の概要: The Role of Exploration Modules in Small Language Models for Knowledge Graph Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.07399v1
• Date: Tue, 09 Sep 2025 05:26:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 14:38:27.185614
• Title: The Role of Exploration Modules in Small Language Models for Knowledge Graph Question Answering
• Title（参考訳）: 知識グラフ質問応答のための小言語モデルにおける探索モジュールの役割
• Authors: Yi-Jie Cheng, Oscar Chew, Yun-Nung Chen,
• Abstract要約: KGに基づく質問応答におけるSLM(Small Language Model)に対する既存の統合手法の能力について検討する。 この制限に対処するため,単純で効率的な探索モジュールを提案する。 実験により,これらの軽量モジュールは小言語モデルの性能を効果的に向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.009534602200862
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Integrating knowledge graphs (KGs) into the reasoning processes of large language models (LLMs) has emerged as a promising approach to mitigate hallucination. However, existing work in this area often relies on proprietary or extremely large models, limiting accessibility and scalability. In this study, we investigate the capabilities of existing integration methods for small language models (SLMs) in KG-based question answering and observe that their performance is often constrained by their limited ability to traverse and reason over knowledge graphs. To address this limitation, we propose leveraging simple and efficient exploration modules to handle knowledge graph traversal in place of the language model itself. Experiment results demonstrate that these lightweight modules effectively improve the performance of small language models on knowledge graph question answering tasks. Source code: https://github.com/yijie-cheng/SLM-ToG/.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)を大規模言語モデル(LLM)の推論プロセスに統合することは幻覚を緩和するための有望なアプローチとして現れている。 しかし、この分野の既存の作業は、アクセシビリティとスケーラビリティを制限し、プロプライエタリまたは極端に大きなモデルに依存していることが多い。 本研究では,KGに基づく質問応答におけるSLM(Small Language Model)に対する既存の統合手法の能力について検討し,知識グラフをトラバースし,推論する能力の制限により,その性能が制約されることをよく観察する。 この制限に対処するため,言語モデル自体の代わりに知識グラフトラバースを扱うために,シンプルで効率的な探索モジュールを提案する。 実験の結果,これらの軽量モジュールは知識グラフ質問応答タスクにおいて,小言語モデルの性能を効果的に向上することが示された。 ソースコード:https://github.com/yijie-cheng/SLM-ToG/。

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