論文の概要: LGM: Enhancing Large Language Models with Conceptual Meta-Relations and Iterative Retrieval
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.03214v1
- Date: Wed, 05 Nov 2025 06:04:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-06 18:19:32.351906
- Title: LGM: Enhancing Large Language Models with Conceptual Meta-Relations and Iterative Retrieval
- Title（参考訳）: LGM:概念メタリレーションと反復検索による大規模言語モデルの実現
- Authors: Wenchang Lei, Ping Zou, Yue Wang, Feng Sun, Lei Zhao,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、強い意味的理解を示すが、ユーザ命令が曖昧あるいは概念的に不一致な用語を伴う場合、苦労する。
メタ関係の継承,エイリアス,合成を自然言語から抽出することにより,概念的明瞭度を高める言語グラフモデル(LGM)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.676760153583501
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) exhibit strong semantic understanding, yet struggle when user instructions involve ambiguous or conceptually misaligned terms. We propose the Language Graph Model (LGM) to enhance conceptual clarity by extracting meta-relations-inheritance, alias, and composition-from natural language. The model further employs a reflection mechanism to validate these meta-relations. Leveraging a Concept Iterative Retrieval Algorithm, these relations and related descriptions are dynamically supplied to the LLM, improving its ability to interpret concepts and generate accurate responses. Unlike conventional Retrieval-Augmented Generation (RAG) approaches that rely on extended context windows, our method enables large language models to process texts of any length without the need for truncation. Experiments on standard benchmarks demonstrate that the LGM consistently outperforms existing RAG baselines.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、強い意味的理解を示すが、ユーザ命令が曖昧あるいは概念的に不一致な用語を伴う場合、苦労する。
メタ関係の継承,エイリアス,合成を自然言語から抽出することにより,概念的明瞭度を高める言語グラフモデル(LGM)を提案する。
このモデルはさらに、これらのメタ関係を検証するためにリフレクション機構を使用する。
概念反復検索アルゴリズムを利用することで、これらの関係と関連する記述はLLMに動的に供給され、概念を解釈し正確な応答を生成する能力を向上させる。
拡張コンテキストウインドウに依存した従来のRAG手法とは異なり,本手法ではトランケーションを必要とせず,任意の長さのテキストを大規模言語モデルで処理することが可能である。
標準ベンチマークの実験は、LGMが既存のRAGベースラインを一貫して上回っていることを示している。
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