Integrating Large Language Models with Graph-based Reasoning for Conversational Question Answering
作者: Parag Jain, Mirella Lapata
分类: cs.CL
发布日期: 2024-06-14
💡 一句话要点
提出融合图推理与大语言模型的对话式问答方法，提升复杂推理能力。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 对话式问答 图神经网络 大语言模型 知识图谱 异构信息融合
📋 核心要点
- 对话式问答需要理解上下文并进行复杂推理，现有方法难以有效整合异构数据源的证据。
- 利用图结构聚合问题上下文和检索证据，并将图嵌入注入大语言模型，增强推理能力。
- 引入记忆模块跟踪和更新历史证据，提升模型对噪声和检索错误的鲁棒性，实验证明有效。
📝 摘要（中文）
本文关注对话式问答任务，该任务结合了理解上下文问题以及基于异构数据源（如文本、知识图谱、表格和信息框）进行推理的挑战。我们提出的方法利用图结构化表示来聚合关于问题及其上下文（即，到目前为止的对话和检索到的用于查找答案的证据）的信息，同时利用大型语言模型（LLM）的推理和文本生成能力。图嵌入直接注入到LLM中，绕过token嵌入层，并通过最小化交叉熵进行端到端学习。我们的模型维护一个记忆模块来跟踪和更新过去的证据，从而影响图的结构，随着对话的演变。在ConvMix基准测试上的实验结果表明，图嵌入增强了LLM的推理能力，而记忆模块提供了针对噪声和检索错误的鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决对话式问答任务中，如何有效利用异构数据源（文本、知识图谱等）的证据进行推理的问题。现有方法在整合这些异构信息，特别是处理对话上下文和噪声数据方面存在不足，导致推理性能受限。
核心思路：论文的核心思路是将问题及其上下文信息构建成图结构，利用图神经网络学习节点表示，并将这些图嵌入信息融入到大语言模型中，从而增强LLM的推理能力。同时，引入记忆模块来跟踪和更新历史证据，提高模型对噪声的鲁棒性。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 问题和上下文编码：将当前问题和历史对话进行编码。2) 证据检索：从异构数据源（文本、知识图谱等）检索相关证据。3) 图构建：基于问题、上下文和检索到的证据构建图结构。4) 图嵌入：使用图神经网络学习图节点的嵌入表示。5) LLM融合：将图嵌入注入到LLM中，用于答案生成。6) 记忆模块：维护一个记忆模块来跟踪和更新历史证据，影响后续的图结构构建。
关键创新：最重要的创新点在于将图结构化表示与大语言模型相结合，通过图嵌入的方式将异构信息融入到LLM中，从而增强了LLM的推理能力。此外，记忆模块的设计也提高了模型对噪声和检索错误的鲁棒性。
关键设计：图嵌入通过直接注入LLM的方式实现，绕过了token embedding层，允许模型直接学习图结构信息。损失函数采用交叉熵损失，端到端地训练整个模型。记忆模块的具体实现细节（例如，更新策略、存储容量等）在论文中可能有所描述，但此处未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在ConvMix基准测试上的实验结果表明，该方法通过引入图嵌入，显著提升了LLM的推理能力。同时，记忆模块的加入增强了模型对噪声和检索错误的鲁棒性，使得模型在实际应用中更具实用价值。具体的性能提升数据未知，需要在论文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能客服、聊天机器人、知识问答系统等领域，提升机器在复杂对话场景下的推理和问答能力。通过整合多源异构信息，可以更准确地理解用户意图，并提供更可靠的答案，具有广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
We focus on a conversational question answering task which combines the challenges of understanding questions in context and reasoning over evidence gathered from heterogeneous sources like text, knowledge graphs, tables, and infoboxes. Our method utilizes a graph structured representation to aggregate information about a question and its context (i.e., the conversation so far and evidence retrieved to find an answer), while also harnessing the reasoning and text generation capabilities of large language models (LLMs). Graph embeddings are directly injected into the LLM, bypassing the token embedding layers, and learned end-to-end by minimizing cross-entropy. Our model maintains a memory module to track and update past evidence, thus influencing the graph's structure, as the conversation evolves. Experimental results on the ConvMix benchmark(Christmann et al., 2022a) show that graph embeddings enhance the LLM's ability to reason, while the memory module provides robustness against noise and retrieval errors.