Retrieval, Reasoning, Re-ranking: A Context-Enriched Framework for Knowledge Graph Completion

📄 arXiv: 2411.08165v2 📥 PDF

作者: Muzhi Li, Cehao Yang, Chengjin Xu, Xuhui Jiang, Yiyan Qi, Jian Guo, Ho-fung Leung, Irwin King

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-11-12 (更新: 2025-04-30)

备注: Accepted by NAACL2025 main

💡 一句话要点

提出KGR3框架，通过检索、推理和重排序增强知识图谱补全。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 知识图谱补全 上下文增强 大型语言模型 检索 推理 重排序 实体关系

📋 核心要点

  1. 现有知识图谱补全方法依赖三元组易受干扰，文本方法存在语义鸿沟，忽略了实体上下文信息。
  2. KGR3框架通过检索相关信息、利用大语言模型推理、重排序候选答案，融合多源信息。
  3. 实验表明KGR3显著提升知识图谱补全效果，在FB15k237和WN18RR数据集上Hits@1分别提升12.3%和5.6%。

📝 摘要（中文）

知识图谱补全（KGC）任务旨在从不完整的知识图谱三元组中推断缺失的实体。现有的基于嵌入的方法仅依赖于知识图谱中的三元组，容易受到虚假关系模式和长尾实体的干扰。另一方面，基于文本的方法难以克服知识图谱三元组和自然语言之间的语义鸿沟。除了三元组之外，实体上下文（例如，标签、描述、别名）在增强知识图谱方面也起着重要作用。为了解决这些限制，我们提出了KGR3，一个上下文增强的知识图谱补全框架。KGR3由三个模块组成。首先，检索模块从知识图谱中收集支持三元组，从基础嵌入模型中收集合理的候选答案，并检索每个相关实体的上下文。然后，推理模块使用大型语言模型为每个查询三元组生成潜在答案。最后，重排序模块结合来自上述两个模块的候选答案，并微调大型语言模型以提供最佳答案。在广泛使用的数据集上的大量实验表明，KGR3始终改进各种知识图谱补全方法。具体来说，KGR3的最佳变体在FB15k237和WN18RR数据集上实现了12.3%和5.6%的绝对Hits@1提升。

🔬 方法详解

问题定义：知识图谱补全任务旨在预测知识图谱中缺失的实体。现有方法，如基于嵌入的方法，仅依赖于知识图谱中的三元组，容易受到噪声关系和长尾实体的负面影响。而基于文本的方法则面临知识图谱结构化数据与自然语言文本之间的语义鸿沟问题。这些方法忽略了实体上下文信息，如标签、描述和别名，这些信息对于理解实体关系至关重要。

核心思路：KGR3的核心思路是利用实体上下文信息来增强知识图谱补全。它通过检索相关三元组和实体上下文，利用大型语言模型进行推理，并对候选答案进行重排序，从而融合来自不同来源的信息，弥补现有方法的不足。这种方法旨在更好地理解实体之间的关系，并提高预测的准确性。

技术框架：KGR3框架包含三个主要模块：检索（Retrieval）、推理（Reasoning）和重排序（Re-ranking）。首先，检索模块从知识图谱中检索相关三元组，并从基础嵌入模型中获取候选答案，同时检索相关实体的上下文信息。其次，推理模块利用大型语言模型，根据查询三元组生成潜在的答案。最后，重排序模块结合来自检索模块和推理模块的候选答案，并使用微调的大型语言模型对这些答案进行排序，选择最佳答案。

关键创新：KGR3的关键创新在于其上下文增强的框架，它将知识图谱中的三元组信息、实体上下文信息以及大型语言模型的推理能力相结合。与现有方法相比，KGR3不仅考虑了知识图谱的结构化信息，还利用了实体上下文的语义信息，并通过大型语言模型进行推理，从而更好地理解实体之间的关系。

关键设计：KGR3的关键设计包括：1) 使用基础嵌入模型（如TransE、ComplEx等）生成初始候选答案；2) 利用大型语言模型（如BERT、RoBERTa等）进行推理，生成潜在答案；3) 设计重排序模块，使用微调的大型语言模型对候选答案进行排序，选择最佳答案。具体的参数设置和损失函数选择取决于所使用的大型语言模型和数据集。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

KGR3在FB15k237和WN18RR等常用知识图谱补全数据集上取得了显著的性能提升。具体而言，KGR3的最佳变体在FB15k237数据集上实现了12.3%的Hits@1绝对提升，在WN18RR数据集上实现了5.6%的Hits@1绝对提升。这些结果表明，KGR3能够有效地利用实体上下文信息，提高知识图谱补全的准确性。

🎯 应用场景

KGR3框架可应用于多种知识图谱相关的任务，例如问答系统、推荐系统和信息检索。通过更准确地补全知识图谱，可以提高这些应用的效果和用户体验。此外，该框架还可以用于知识图谱的自动构建和维护，降低人工成本，提高知识图谱的质量。

📄 摘要（原文）

The Knowledge Graph Completion~(KGC) task aims to infer the missing entity from an incomplete triple. Existing embedding-based methods rely solely on triples in the KG, which is vulnerable to specious relation patterns and long-tail entities. On the other hand, text-based methods struggle with the semantic gap between KG triples and natural language. Apart from triples, entity contexts (e.g., labels, descriptions, aliases) also play a significant role in augmenting KGs. To address these limitations, we propose KGR3, a context-enriched framework for KGC. KGR3 is composed of three modules. Firstly, the Retrieval module gathers supporting triples from the KG, collects plausible candidate answers from a base embedding model, and retrieves context for each related entity. Then, the Reasoning module employs a large language model to generate potential answers for each query triple. Finally, the Re-ranking module combines candidate answers from the two modules mentioned above, and fine-tunes an LLM to provide the best answer. Extensive experiments on widely used datasets demonstrate that KGR3 consistently improves various KGC methods. Specifically, the best variant of KGR3 achieves absolute Hits@1 improvements of 12.3% and 5.6% on the FB15k237 and WN18RR datasets.