Reasoning Factual Knowledge in Structured Data with Large Language Models

📄 arXiv: 2408.12188v1 📥 PDF

作者: Sirui Huang, Yanggan Gu, Xuming Hu, Zhonghao Li, Qing Li, Guandong Xu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-08-22

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出StructFact基准，评估大语言模型在结构化数据中推理事实知识的能力

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

关键词: 大语言模型 结构化数据 事实推理 基准数据集 知识图谱

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在非结构化文本上表现出色，但在结构化数据的事实知识推理方面面临挑战，因为结构化数据具有独特的特征。
  2. 论文提出了StructFact基准，包含8340个事实问题，涵盖多个维度，旨在全面评估大语言模型在结构化数据上的推理能力。
  3. 实验结果表明，现有大语言模型在结构化数据推理方面存在局限性，StructFact可作为未来研究的参考，推动相关应用发展。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）受益于其理解和推理事实知识的能力，在各种自然语言处理任务中取得了显著进展。然而，大量的事实知识存储在结构化数据中，这些数据具有与用于预训练的非结构化文本不同的独特特征。这种差异可能导致难以察觉的推理参数偏差，给LLMs有效利用结构化数据并准确推断事实知识带来挑战。为此，我们提出了一个名为StructFact的基准，以评估LLMs在推理事实知识方面的结构化推理能力。StructFact包含8,340个事实问题，涵盖各种任务、领域、时间线和区域。该基准允许我们研究LLMs在源于结构化事实独特特征的五个事实任务中的能力。对一组具有不同训练策略的LLMs进行的大量实验揭示了当前LLMs在从结构化数据中推断事实知识方面的局限性。我们提出这个基准作为一个指南针，以了解LLMs在结构化数据推理知识敏感型任务中的优势和劣势，并鼓励相关实际应用的进步。代码可在https://github.com/EganGu/StructFact找到。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型（LLMs）在结构化数据上进行事实知识推理时遇到的困难。现有LLMs主要在非结构化文本上进行预训练，导致其在处理结构化数据时，由于数据格式的差异，难以有效利用和推理其中蕴含的事实知识。这限制了LLMs在需要结构化知识的实际应用中的表现。

核心思路：论文的核心思路是构建一个专门用于评估LLMs在结构化数据上推理能力的基准数据集StructFact。通过设计包含多种任务、领域、时间线和区域的事实问题，全面考察LLMs在结构化数据上的推理能力，从而揭示其优势和不足。

技术框架：StructFact基准包含以下几个关键组成部分： 1. 数据集构建：收集并整理结构化数据，例如知识图谱、表格数据等。 2. 问题生成：基于结构化数据，设计并生成包含多种类型的事实推理问题，例如时间推理、空间推理、比较推理等。 3. 评估指标：定义用于评估LLMs推理准确性的指标，例如准确率、召回率等。 4. 实验评估：选择一系列具有代表性的LLMs，在StructFact基准上进行实验评估，分析其在不同任务上的表现。

关键创新：StructFact基准的主要创新在于其专注于评估LLMs在结构化数据上的推理能力。与以往主要关注非结构化文本的基准不同，StructFact能够更准确地反映LLMs在处理结构化知识时的真实水平。此外，StructFact涵盖了多种类型的事实推理任务，能够更全面地评估LLMs的推理能力。

关键设计：StructFact基准的关键设计包括： 1. 问题多样性：问题涵盖不同的领域、时间线和区域，以确保评估的全面性。 2. 任务类型：包含多种类型的事实推理任务，例如时间推理、空间推理、比较推理等，以考察LLMs在不同推理场景下的表现。 3. 数据质量：确保结构化数据的质量和准确性，以避免引入噪声和偏差。 4. 评估指标：选择合适的评估指标，以准确衡量LLMs的推理准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有大语言模型在StructFact基准上的表现与在非结构化文本上的表现存在显著差距，表明其在结构化数据推理方面存在局限性。例如，在时间推理任务上，模型的准确率明显低于其他任务。这些结果为未来研究提供了重要的参考，指明了提升大语言模型结构化数据推理能力的潜在方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于知识图谱问答、智能客服、金融风控等领域。通过提升大语言模型在结构化数据上的推理能力，可以更有效地利用企业内部的知识库，提高决策效率和智能化水平。未来，该研究可以推动大语言模型在更多需要结构化知识的实际场景中的应用。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have made remarkable progress in various natural language processing tasks as a benefit of their capability to comprehend and reason with factual knowledge. However, a significant amount of factual knowledge is stored in structured data, which possesses unique characteristics that differ from the unstructured texts used for pretraining. This difference can introduce imperceptible inference parameter deviations, posing challenges for LLMs in effectively utilizing and reasoning with structured data to accurately infer factual knowledge. To this end, we propose a benchmark named StructFact, to evaluate the structural reasoning capabilities of LLMs in inferring factual knowledge. StructFact comprises 8,340 factual questions encompassing various tasks, domains, timelines, and regions. This benchmark allows us to investigate the capability of LLMs across five factual tasks derived from the unique characteristics of structural facts. Extensive experiments on a set of LLMs with different training strategies reveal the limitations of current LLMs in inferring factual knowledge from structured data. We present this benchmark as a compass to navigate the strengths and weaknesses of LLMs in reasoning with structured data for knowledge-sensitive tasks, and to encourage advancements in related real-world applications. Please find our code at https://github.com/EganGu/StructFact.