Knowledge Graphs, Large Language Models, and Hallucinations: An NLP Perspective

📄 arXiv: 2411.14258v1 📥 PDF

作者: Ernests Lavrinovics, Russa Biswas, Johannes Bjerva, Katja Hose

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-11-21

备注: 7 pages, 2 Figures, 1 Table

💡 一句话要点

利用知识图谱缓解大语言模型幻觉问题：NLP视角综述

🎯 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 幻觉 自然语言处理 知识集成 问答系统 文本生成

📋 核心要点

  1. 大语言模型存在幻觉问题，生成看似合理但错误的信息，降低了模型的可信度和应用范围。
  2. 知识图谱提供结构化知识，通过实体和关系连接事实，可为大语言模型提供上下文信息，减少幻觉。
  3. 本文综述了利用知识图谱缓解大语言模型幻觉的最新研究，并探讨了数据集、知识集成方法和评估基准。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）彻底改变了基于自然语言处理（NLP）的应用，包括自动文本生成、问答、聊天机器人等。然而，它们面临一个重大挑战：幻觉，即模型产生听起来合理但事实上不正确的响应。这损害了信任，并限制了LLM在不同领域的适用性。另一方面，知识图谱（KG）提供了一个结构化的互连事实集合，表示为实体（节点）及其关系（边）。最近的研究表明，KG可以提供上下文，填补LLM对某些主题理解的空白，从而为缓解LLM中的幻觉提供了一种有希望的方法，在受益于其广泛适用性的同时，增强了LLM的可靠性和准确性。尽管如此，这仍然是一个非常活跃的研究领域，存在各种未解决的开放问题。在本文中，我们讨论了这些开放挑战，涵盖了最先进的数据集和基准，以及知识集成和评估幻觉的方法。在我们的讨论中，我们考虑了KG在LLM系统中的当前使用情况，并确定了每个挑战中的未来方向。

🔬 方法详解

问题定义：大语言模型（LLM）虽然在各种NLP任务中表现出色，但存在生成与事实不符的内容（即幻觉）的问题。这种幻觉降低了LLM的可靠性，限制了其在需要高度准确性的场景中的应用。现有方法难以有效利用外部知识来约束LLM的生成过程，从而减少幻觉的发生。

核心思路：本文的核心思路是利用知识图谱（KG）作为外部知识源，为LLM提供上下文信息，从而减少幻觉。KG以结构化的方式存储事实，可以帮助LLM更好地理解输入，并生成更准确的输出。通过将KG中的知识融入到LLM的训练或推理过程中，可以有效地约束LLM的生成，使其更符合事实。

技术框架：本文主要讨论了如何将KG集成到LLM系统中以缓解幻觉。整体框架涉及以下几个关键阶段：1) 知识图谱构建与选择：选择合适的KG，或者构建特定领域的KG。2) 知识表示学习：将KG中的实体和关系嵌入到低维向量空间中，以便LLM能够理解和利用这些知识。3) 知识融合：将KG的知识融入到LLM的训练或推理过程中。这可以通过多种方式实现，例如，在训练过程中使用KG作为正则化项，或者在推理过程中使用KG来指导LLM的生成。4) 幻觉评估：设计合适的指标和方法来评估LLM的幻觉程度。

关键创新：本文的关键创新在于对现有利用KG缓解LLM幻觉的方法进行了系统的综述和分析，并指出了该领域存在的开放问题和未来研究方向。与以往的综述不同，本文更加关注NLP的视角，深入探讨了知识集成、幻觉评估等关键问题。

关键设计：本文主要讨论了现有方法，并没有提出新的技术细节。但是，文章提到了知识表示学习方法（如TransE、ComplEx等）、知识融合策略（如知识注入、知识增强等）以及幻觉评估指标（如事实一致性、知识覆盖率等）。这些都是该领域研究的关键技术细节。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

本文是一篇综述性文章，没有具体的实验结果。但文章总结了当前利用知识图谱缓解大语言模型幻觉的各种方法，并对现有数据集和基准进行了分析。文章还指出了该领域存在的开放问题，为未来的研究提供了方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于问答系统、聊天机器人、自动文本生成等领域，提高生成内容的准确性和可靠性。在医疗、金融等对信息准确性要求高的领域，降低LLM产生幻觉的风险至关重要。未来，结合知识图谱的LLM有望在更多领域得到应用，例如智能客服、知识发现等。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have revolutionized Natural Language Processing (NLP) based applications including automated text generation, question answering, chatbots, and others. However, they face a significant challenge: hallucinations, where models produce plausible-sounding but factually incorrect responses. This undermines trust and limits the applicability of LLMs in different domains. Knowledge Graphs (KGs), on the other hand, provide a structured collection of interconnected facts represented as entities (nodes) and their relationships (edges). In recent research, KGs have been leveraged to provide context that can fill gaps in an LLM understanding of certain topics offering a promising approach to mitigate hallucinations in LLMs, enhancing their reliability and accuracy while benefiting from their wide applicability. Nonetheless, it is still a very active area of research with various unresolved open problems. In this paper, we discuss these open challenges covering state-of-the-art datasets and benchmarks as well as methods for knowledge integration and evaluating hallucinations. In our discussion, we consider the current use of KGs in LLM systems and identify future directions within each of these challenges.