論文の概要: Semantic-Condition Tuning: Fusing Graph Context with Large Language Models for Knowledge Graph Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.08966v1
• Date: Fri, 10 Oct 2025 03:22:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 00:38:48.08947
• Title: Semantic-Condition Tuning: Fusing Graph Context with Large Language Models for Knowledge Graph Completion
• Title（参考訳）: Semantic-Condition Tuning:知識グラフ補完のための大規模言語モデルとグラフコンテキストの融合
• Authors: Ruitong Liu, Yan Wen, Te Sun, Yunjia Wu, Pingyang Huang, Zihang Yu, Siyuan Li,
• Abstract要約: 知識グラフと大規模言語モデルとの融合は、知識グラフ補完のような知識集約的なタスクに不可欠である。 本稿では2つの重要なモジュールからなる新しい知識注入パラダイムであるセマンティック適応グラフチューニング(SCT)を提案する。 SCTはより直接的で強力な信号を提供し、より正確で堅牢な知識推論を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.895510903358326
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fusing Knowledge Graphs with Large Language Models is crucial for knowledge-intensive tasks like knowledge graph completion. The prevailing paradigm, prefix-tuning, simply concatenates knowledge embeddings with text inputs. However, this shallow fusion overlooks the rich relational semantics within KGs and imposes a significant implicit reasoning burden on the LLM to correlate the prefix with the text. To address these, we propose Semantic-condition Tuning (SCT), a new knowledge injection paradigm comprising two key modules. First, a Semantic Graph Module employs a Graph Neural Network to extract a context-aware semantic condition from the local graph neighborhood, guided by knowledge-enhanced relations. Subsequently, this condition is passed to a Condition-Adaptive Fusion Module, which, in turn, adaptively modulates the textual embedding via two parameterized projectors, enabling a deep, feature-wise, and knowledge-aware interaction. The resulting pre-fused embedding is then fed into the LLM for fine-tuning. Extensive experiments on knowledge graph benchmarks demonstrate that SCT significantly outperforms prefix-tuning and other strong baselines. Our analysis confirms that by modulating the input representation with semantic graph context before LLM inference, SCT provides a more direct and potent signal, enabling more accurate and robust knowledge reasoning.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフと大規模言語モデルとの融合は、知識グラフ補完のような知識集約的なタスクに不可欠である。 一般的なパラダイムであるプレフィックスチューニングは、単に知識埋め込みとテキスト入力を結合するだけである。 しかし、この浅い融合は、KGs内のリッチリレーショナルセマンティクスを見落とし、プレフィックスとテキストを関連付けるためにLLMに顕著な暗黙の理由付けの負担を課している。 そこで本研究では,2つのモジュールからなる知識注入パラダイムであるセマンティック・コンディション・チューニング(SCT)を提案する。 まず、セマンティックグラフモジュールはグラフニューラルネットワークを用いて、知識の強化された関係によって導かれる、局所グラフ近傍からコンテキスト認識のセマンティック条件を抽出する。 その後、この条件は条件適応型核融合モジュールに渡され、2つのパラメータ化されたプロジェクタを介してテキストの埋め込みを適応的に調整し、深く、機能的に、知識と認識された相互作用を可能にする。 得られたプレフューズド埋め込みは、微調整のためにLSMに供給される。 知識グラフベンチマークの大規模な実験により、SCTはプレフィックスチューニングやその他の強力なベースラインよりも大幅に優れていることが示された。 LLM推論の前に入力表現を意味グラフコンテキストで変調することにより、SCTはより直接的で強力な信号を提供し、より正確で堅牢な知識推論を可能にすることを確認した。

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