Harnessing Diverse Perspectives: A Multi-Agent Framework for Enhanced Error Detection in Knowledge Graphs

📄 arXiv: 2501.15791v5 📥 PDF

作者: Yu Li, Yi Huang, Guilin Qi, Junlan Feng, Nan Hu, Songlin Zhai, Haohan Xue, Yongrui Chen, Ruoyan Shen, Tongtong Wu

分类: cs.AI, cs.MA

发布日期: 2025-01-27 (更新: 2025-11-19)

备注: This paper has been ACCEPTED as a FULL PAPER at DASFAA 2025 (Oral)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MAKGED多智能体框架，利用LLM增强知识图谱错误检测。

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

关键词: 知识图谱 错误检测 多智能体 大型语言模型 子图嵌入 协同推理 知识表示

📋 核心要点

  1. 现有知识图谱错误检测方法难以有效利用细粒度子图信息，且依赖固定图结构，决策过程缺乏透明性。
  2. MAKGED框架通过集成细粒度子图嵌入和LLM查询嵌入，构建多智能体协作机制，提升检测准确性和透明度。
  3. 实验表明，MAKGED在FB15K和WN18RR数据集上优于现有方法，验证了其有效性和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

知识图谱被广泛应用于工业领域，因此错误检测对于确保下游应用的可靠性至关重要。现有的错误检测方法通常无法有效利用细粒度的子图信息，并且仅仅依赖于固定的图结构，同时缺乏决策过程的透明性，导致次优的检测性能。本文提出了一种新颖的知识图谱错误检测多智能体框架（MAKGED），该框架在协作环境中利用多个大型语言模型（LLM）。通过在训练期间将细粒度的双向子图嵌入与基于LLM的查询嵌入连接，我们的框架集成了这些表示以产生四个专门的智能体。这些智能体利用来自不同维度的子图信息进行多轮讨论，从而提高错误检测的准确性并确保透明的决策过程。在FB15K和WN18RR上的大量实验表明，MAKGED优于最先进的方法，从而提高了KG评估的准确性和鲁棒性。对于特定的工业场景，我们的框架可以利用特定领域的知识图谱来训练专门的智能体进行错误检测，这突出了我们框架的潜在工业应用价值。我们的代码和数据集可在https://github.com/kse-ElEvEn/MAKGED上找到。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决知识图谱错误检测问题。现有方法的痛点在于无法充分利用细粒度的子图信息，过度依赖固定的图结构，并且缺乏决策过程的透明性，导致检测性能受限。这些问题阻碍了知识图谱在工业应用中的可靠性和可信度。

核心思路：论文的核心思路是利用多个大型语言模型（LLM）构建多智能体系统，每个智能体从不同的角度分析知识图谱中的子图信息，并通过多轮讨论协作来提高错误检测的准确性和透明度。这种设计借鉴了人类专家协作解决问题的模式，旨在更全面地理解知识图谱中的关系。

技术框架：MAKGED框架包含以下主要模块：1) 子图嵌入模块：提取细粒度的双向子图嵌入；2) LLM查询嵌入模块：利用LLM生成基于查询的嵌入表示；3) 智能体构建模块：将子图嵌入和LLM查询嵌入连接，训练得到四个专门的智能体；4) 多轮讨论模块：智能体之间进行多轮讨论，交换信息并达成共识；5) 错误检测模块：基于智能体的讨论结果，判断知识图谱中的三元组是否错误。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了多智能体协作的知识图谱错误检测框架，模拟了人类专家协作解决问题的过程；2) 将细粒度的子图嵌入与LLM查询嵌入相结合，充分利用了图结构信息和语义信息；3) 通过多轮讨论机制，提高了决策过程的透明性和可解释性。与现有方法相比，MAKGED更全面、更透明，并且能够更好地利用知识图谱中的信息。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 子图嵌入的提取方式，例如使用GNN或其他图嵌入方法；2) LLM的选择和微调策略，以适应知识图谱的特点；3) 智能体的数量和角色分配，以及它们之间的通信协议；4) 多轮讨论的轮数和终止条件；5) 错误检测的阈值设定和评估指标。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MAKGED在FB15K和WN18RR数据集上显著优于现有最先进的方法。具体而言，MAKGED在错误检测准确率方面取得了显著提升，并且在鲁棒性方面也表现出色。这些结果验证了MAKGED框架的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要高质量知识图谱的领域，如智能问答、推荐系统、信息检索、语义搜索等。通过提高知识图谱的准确性和可靠性，可以提升下游应用的性能和用户体验。此外，该框架还可以应用于特定领域的知识图谱错误检测，例如医疗、金融等，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Knowledge graphs are widely used in industrial applications, making error detection crucial for ensuring the reliability of downstream applications. Existing error detection methods often fail to effectively utilize fine-grained subgraph information and rely solely on fixed graph structures, while also lacking transparency in their decision-making processes, which results in suboptimal detection performance. In this paper, we propose a novel Multi-Agent framework for Knowledge Graph Error Detection (MAKGED) that utilizes multiple large language models (LLMs) in a collaborative setting. By concatenating fine-grained, bidirectional subgraph embeddings with LLM-based query embeddings during training, our framework integrates these representations to produce four specialized agents. These agents utilize subgraph information from different dimensions to engage in multi-round discussions, thereby improving error detection accuracy and ensuring a transparent decision-making process. Extensive experiments on FB15K and WN18RR demonstrate that MAKGED outperforms state-of-the-art methods, enhancing the accuracy and robustness of KG evaluation. For specific industrial scenarios, our framework can facilitate the training of specialized agents using domain-specific knowledge graphs for error detection, which highlights the potential industrial application value of our framework. Our code and datasets are available at https://github.com/kse-ElEvEn/MAKGED.