ConvKGYarn: Spinning Configurable and Scalable Conversational Knowledge Graph QA datasets with Large Language Models

📄 arXiv: 2408.05948v1 📥 PDF

作者: Ronak Pradeep, Daniel Lee, Ali Mousavi, Jeff Pound, Yisi Sang, Jimmy Lin, Ihab Ilyas, Saloni Potdar, Mostafa Arefiyan, Yunyao Li

分类: cs.CL, cs.IR, cs.LG

发布日期: 2024-08-12

💡 一句话要点

ConvKGYarn：利用大型语言模型生成可配置、可扩展的对话式知识图谱问答数据集

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

关键词: 对话式知识图谱问答 大型语言模型 数据集生成 知识图谱 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有KG-based对话数据集难以跟上快速变化的用户信息需求，限制了LLM在对话式KGQA任务中的应用。
  2. ConvKGYarn利用LLM生成可配置、可扩展的对话式KGQA数据集，能够适应多样化的用户交互模式。
  3. 实验表明，ConvKGYarn生成的数据集质量可与人工数据集媲美，并能有效评估LLM的参数化知识。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）和对话助手的快速发展，需要动态、可扩展和可配置的对话数据集来进行训练和评估。这些数据集必须适应多样化的用户交互模式，包括文本和语音，每种模式都带来了独特的建模挑战。知识图谱（KGs）以其结构化和不断发展的特性，为当前和精确的知识提供了理想的基础。虽然存在人工构建的基于KG的对话数据集，但它们难以跟上快速变化的用户信息需求。我们提出了ConvKGYarn，一种可扩展的方法，用于生成最新的和可配置的对话式KGQA数据集。定性的心理测量分析证实，我们的方法可以生成高质量的数据集，与流行的对话式KGQA数据集相媲美，同时提供规模化和覆盖广泛的人机交互配置。我们通过在不同的对话中测试LLM来展示其效用——探索模型在基于相同KG事实集的不同配置的对话式KGQA集上的行为。我们的结果突出了ConvKGYarn改进KGQA基础和评估LLM参数化知识的能力，从而为不断发展的对话助手领域提供了一个强大的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有对话式知识图谱问答（KGQA）数据集的不足，具体表现为：1) 数据集规模有限，难以满足大型语言模型（LLM）的训练需求；2) 数据集更新速度慢，无法反映知识图谱的动态变化；3) 数据集配置单一，难以覆盖多样化的人机交互模式。现有方法主要依赖人工构建或半自动化的方式，效率低下且成本高昂。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大生成能力，自动构建大规模、可配置的对话式KGQA数据集。通过精心设计的提示（prompt）和约束条件，引导LLM生成高质量的对话，并确保对话内容与知识图谱的事实保持一致。这种方法可以显著提高数据生成的效率和可扩展性，并允许灵活配置对话的交互模式。

技术框架：ConvKGYarn的整体框架包含以下主要模块：1) 知识图谱选择模块：选择用于生成对话的知识图谱子集。2) 对话配置模块：定义对话的交互模式，例如对话轮数、用户意图、问题类型等。3) LLM生成模块：使用LLM根据知识图谱子集和对话配置生成对话。4) 质量评估模块：评估生成对话的质量，并进行过滤和修正。5) 数据集构建模块：将高质量的对话整理成数据集。

关键创新：ConvKGYarn的关键创新在于：1) 提出了一种基于LLM的对话式KGQA数据集自动生成方法，显著提高了数据生成的效率和可扩展性；2) 实现了对话配置的灵活性，可以生成具有不同交互模式的对话数据集；3) 通过定性的心理测量分析，验证了生成数据集的质量可与人工数据集媲美。与现有方法的本质区别在于，ConvKGYarn不再依赖人工构建，而是利用LLM的生成能力实现自动化。

关键设计：在LLM生成模块中，论文使用了精心设计的提示（prompt），包括：1) 知识图谱的事实描述；2) 对话的上下文信息；3) 用户意图的描述；4) 问题类型的约束。此外，论文还使用了多种技术来提高生成对话的质量，例如：1) 基于规则的过滤；2) 基于模型的评估；3) 人工修正。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

ConvKGYarn生成的对话式KGQA数据集在质量上可与人工数据集相媲美，并且具有更高的可扩展性和灵活性。定性的心理测量分析表明，ConvKGYarn生成的数据集在多个指标上与现有数据集相当，甚至在某些指标上有所超越。此外，实验还表明，使用ConvKGYarn生成的数据集可以有效评估LLM的参数化知识，并揭示LLM在不同对话配置下的行为模式。

🎯 应用场景

ConvKGYarn生成的对话式KGQA数据集可广泛应用于训练和评估对话系统、知识图谱问答系统和大型语言模型。该研究成果有助于提升对话系统的智能化水平，促进人机交互的自然性和流畅性，并为知识图谱的持续更新和完善提供数据支持。未来，该方法可扩展到其他类型的知识图谱和对话场景，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

The rapid advancement of Large Language Models (LLMs) and conversational assistants necessitates dynamic, scalable, and configurable conversational datasets for training and evaluation. These datasets must accommodate diverse user interaction modes, including text and voice, each presenting unique modeling challenges. Knowledge Graphs (KGs), with their structured and evolving nature, offer an ideal foundation for current and precise knowledge. Although human-curated KG-based conversational datasets exist, they struggle to keep pace with the rapidly changing user information needs. We present ConvKGYarn, a scalable method for generating up-to-date and configurable conversational KGQA datasets. Qualitative psychometric analyses confirm our method can generate high-quality datasets rivaling a popular conversational KGQA dataset while offering it at scale and covering a wide range of human-interaction configurations. We showcase its utility by testing LLMs on diverse conversations - exploring model behavior on conversational KGQA sets with different configurations grounded in the same KG fact set. Our results highlight the ability of ConvKGYarn to improve KGQA foundations and evaluate parametric knowledge of LLMs, thus offering a robust solution to the constantly evolving landscape of conversational assistants.