論文の概要: Beyond Textual Context: Structural Graph Encoding with Adaptive Space Alignment to alleviate the hallucination of LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.22251v1
• Date: Fri, 26 Sep 2025 12:14:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 20:57:54.410437
• Title: Beyond Textual Context: Structural Graph Encoding with Adaptive Space Alignment to alleviate the hallucination of LLMs
• Title（参考訳）: テクスチュアルコンテキストを超えて:LLMの幻覚を軽減する適応空間アライメントを用いた構造グラフ符号化
• Authors: Yifang Zhang, Pengfei Duan, Yiwen Yang, Shengwu Xiong,
• Abstract要約: SSKG-LLMは、KGの構造情報を大規模言語モデルの推論プロセスに効率的に統合する革新的なモデルアーキテクチャである。 我々は、広範囲にわたる実験を行い、かつ、KGの構造情報を組み込むことによって、LLMの事実推論能力を高める方法について、詳細な分析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.260879306368674
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Currently, the main approach for Large Language Models (LLMs) to tackle the hallucination issue is incorporating Knowledge Graphs(KGs).However, LLMs typically treat KGs as plain text, extracting only semantic information and limiting their use of the crucial structural aspects of KGs. Another challenge is the gap between the embedding spaces of KGs encoders and LLMs text embeddings, which hinders the effective integration of structured knowledge. To overcome these obstacles, we put forward the SSKG-LLM, an innovative model architecture that is designed to efficiently integrate both the Structural and Semantic information of KGs into the reasoning processes of LLMs. SSKG-LLM incorporates the Knowledge Graph Retrieval (KGR) module and the Knowledge Graph Encoding (KGE) module to preserve semantics while utilizing structure. Then, the Knowledge Graph Adaptation (KGA) module is incorporated to enable LLMs to understand KGs embeddings. We conduct extensive experiments and provide a detailed analysis to explore how incorporating the structural information of KGs can enhance the factual reasoning abilities of LLMs. Our code are available at https://github.com/yfangZhang/SSKG-LLM.
• Abstract（参考訳）: 現在、幻覚問題に取り組むためのLarge Language Models(LLMs)の主なアプローチは知識グラフ(KGs)の導入である。 しかし、LLMは一般的にKGをプレーンテキストとして扱い、意味情報のみを抽出し、KGの重要な構造的側面の使用を制限する。 もうひとつの課題は、構造化知識の効果的な統合を妨げる、KGsエンコーダの埋め込み空間とLLMsテキスト埋め込みのギャップである。 これらの障害を克服するために,我々は,KGの構造的情報と意味的情報の両方をLLMの推論プロセスに効率的に統合する,革新的なモデルアーキテクチャであるSSKG-LLMを提唱した。 SSKG-LLMには知識グラフ検索(KGR)モジュールと知識グラフ符号化(KGE)モジュールが組み込まれており、構造を利用して意味を保存できる。 次に、知識グラフ適応(KGA)モジュールが組み込まれ、LLMがKGの埋め込みを理解することができる。 我々は、広範囲にわたる実験を行い、かつ、KGの構造情報を組み込むことによって、LLMの事実推論能力を高める方法について、詳細な分析を行う。 私たちのコードはhttps://github.com/yfangZhang/SSKG-LLM.comで利用可能です。

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