KG-GPT: A General Framework for Reasoning on Knowledge Graphs Using Large Language Models

📄 arXiv: 2310.11220v1 📥 PDF

作者: Jiho Kim, Yeonsu Kwon, Yohan Jo, Edward Choi

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-17

备注: Accepted to EMNLP 2023 Findings

💡 一句话要点

提出KG-GPT框架以解决知识图谱推理问题

🎯 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 推理框架 事实验证 问答系统 结构化数据 非结构化数据

📋 核心要点

  1. 现有方法在利用大型语言模型进行知识图谱推理时面临挑战，尤其是在处理复杂推理任务时效果不佳。
  2. KG-GPT框架通过句子分割、图谱检索和推理三个步骤，系统性地解决了知识图谱任务中的推理问题。
  3. 实验结果表明，KG-GPT在知识图谱基础的事实验证和问答任务中表现出色，超越了多个完全监督的模型。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型在理解和生成非结构化文本方面取得了显著进展，但在结构化数据上的应用仍然未被充分探索。尤其是，利用大型语言模型进行知识图谱上的复杂推理任务尚未得到充分研究。为此，我们提出了KG-GPT，一个多用途框架，利用大型语言模型处理知识图谱相关任务。KG-GPT包括三个步骤：句子分割、图谱检索和推理，分别旨在对句子进行分割、检索相关图谱组件和推导逻辑结论。我们通过基于知识图谱的事实验证和知识图谱问答基准对KG-GPT进行了评估，结果显示该模型表现出竞争力和鲁棒性，甚至超越了若干完全监督的模型。因此，我们的工作在统一大型语言模型领域的结构化与非结构化数据处理方面迈出了重要一步。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在知识图谱推理任务中的应用不足，现有方法在处理结构化数据时的效果不理想，尤其是在复杂推理场景中。

核心思路：KG-GPT框架的核心思路是将大型语言模型与知识图谱结合，通过系统化的步骤来提升推理能力，旨在有效处理知识图谱相关任务。

技术框架：KG-GPT的整体架构包括三个主要模块：句子分割模块负责将输入句子进行分割，图谱检索模块用于检索相关的知识图谱组件，推理模块则负责基于检索到的图谱进行逻辑推导。

关键创新：KG-GPT的主要创新在于其将大型语言模型与知识图谱推理任务相结合，形成了一种新的处理框架，显著提升了推理的准确性和效率。与现有方法相比，它在结构化与非结构化数据处理上实现了有效的统一。

关键设计：在设计上，KG-GPT采用了特定的参数设置以优化模型性能，损失函数的选择也经过精心设计，以确保推理结果的准确性和可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

KG-GPT在知识图谱基础的事实验证和问答任务中表现出色，实验结果显示其性能优于多个完全监督的模型，展现出强大的鲁棒性和竞争力，具体提升幅度未知。

🎯 应用场景

KG-GPT框架在知识图谱推理、事实验证和问答系统等领域具有广泛的应用潜力。其能够有效整合结构化与非结构化数据，提升智能系统的推理能力，未来可在智能助理、信息检索和决策支持等多个领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

While large language models (LLMs) have made considerable advancements in understanding and generating unstructured text, their application in structured data remains underexplored. Particularly, using LLMs for complex reasoning tasks on knowledge graphs (KGs) remains largely untouched. To address this, we propose KG-GPT, a multi-purpose framework leveraging LLMs for tasks employing KGs. KG-GPT comprises three steps: Sentence Segmentation, Graph Retrieval, and Inference, each aimed at partitioning sentences, retrieving relevant graph components, and deriving logical conclusions, respectively. We evaluate KG-GPT using KG-based fact verification and KGQA benchmarks, with the model showing competitive and robust performance, even outperforming several fully-supervised models. Our work, therefore, marks a significant step in unifying structured and unstructured data processing within the realm of LLMs.