Large Language Models Meet Knowledge Graphs to Answer Factoid Questions

📄 arXiv: 2310.02166v1 📥 PDF

作者: Mikhail Salnikov, Hai Le, Prateek Rajput, Irina Nikishina, Pavel Braslavski, Valentin Malykh, Alexander Panchenko

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-03

💡 一句话要点

提出基于知识图谱的算法以提升语言模型回答事实性问题的能力

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

关键词: 知识图谱 大型语言模型 自然语言处理 子图提取 Transformer模型 问答系统 信息检索

📋 核心要点

  1. 现有方法在回答事实性问题时，缺乏有效的结构化知识支持，导致准确性不足。
  2. 本文提出了一种基于知识图谱的子图提取算法，结合预训练语言模型以增强回答能力。
  3. 实验结果表明，所提方法使得模型的Hits@1得分提升了4-6%，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

近年来，研究表明将结构化知识融入大型语言模型显著提升了多种自然语言处理任务的效果。本文提出了一种方法，通过从知识图谱中提取子图，结合预训练的文本到文本语言模型，来回答事实性问题。具体而言，作者提出了一种基于问题实体和答案候选者的子图提取算法，并通过对提取的子图进行线性化，利用基于Transformer的模型获取易于解释的信息。最终，通过提取的信息对答案候选者进行重新排序，使得预训练的文本到文本语言模型的Hits@1得分提升了4-6%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在回答事实性问题时对结构化知识的依赖不足，现有方法往往无法有效利用知识图谱中的信息，导致回答准确性降低。

核心思路：论文提出通过提取与问题相关的知识图谱子图，并结合预训练的文本到文本语言模型，来增强模型的回答能力。通过这种方式，模型能够更好地理解问题背景并提供更准确的答案。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：首先是基于问题实体和答案候选者的子图提取；其次是对提取的子图进行线性化处理；最后是利用Transformer模型对信息进行解读，并对答案候选者进行重新排序。

关键创新：该研究的创新点在于提出了一种新的子图提取算法，能够有效地从知识图谱中提取与问题相关的信息，并通过线性化处理使得信息易于被语言模型理解。这一方法与传统的直接使用知识图谱的方式有本质区别。

关键设计：在模型设计中，采用了基于Transformer的网络结构，损失函数设计为优化答案候选者的排序准确性，关键参数设置经过多次实验调优，以确保模型在不同任务上的泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在Hits@1得分上提升了4-6%，相较于基线模型表现出显著的性能改进。这一提升表明，通过知识图谱的有效利用，语言模型在回答事实性问题时的能力得到了显著增强。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、信息检索和知识管理等。通过将知识图谱与语言模型结合，可以显著提升系统在处理复杂查询时的准确性和效率，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Recently, it has been shown that the incorporation of structured knowledge into Large Language Models significantly improves the results for a variety of NLP tasks. In this paper, we propose a method for exploring pre-trained Text-to-Text Language Models enriched with additional information from Knowledge Graphs for answering factoid questions. More specifically, we propose an algorithm for subgraphs extraction from a Knowledge Graph based on question entities and answer candidates. Then, we procure easily interpreted information with Transformer-based models through the linearization of the extracted subgraphs. Final re-ranking of the answer candidates with the extracted information boosts Hits@1 scores of the pre-trained text-to-text language models by 4-6%.