Dynamic-KGQA: A Scalable Framework for Generating Adaptive Question Answering Datasets

📄 arXiv: 2503.05049v1 📥 PDF

作者: Preetam Prabhu Srikar Dammu, Himanshu Naidu, Chirag Shah

分类: cs.CL, cs.IR, cs.LG

发布日期: 2025-03-06

💡 一句话要点

Dynamic-KGQA：一种可扩展的自适应问答数据集生成框架

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

关键词: 问答系统 知识图谱 动态数据集 基准测试 数据生成 模型评估 自适应学习

📋 核心要点

  1. 现有QA基准的静态性和公开性导致LLM容易记忆数据，从而高估模型的泛化能力，无法准确评估实际性能。
  2. Dynamic-KGQA通过从知识图谱动态生成QA数据集，每次运行都生成新的变体，同时保持数据分布一致，从而减轻记忆风险。
  3. 该框架支持细粒度控制数据集特征，生成特定领域和主题的QA数据集，并提供静态数据集划分以保证与先前方法的可比性。

📝 摘要（中文）

随着问答系统和基础模型的快速发展，对鲁棒、自适应和大规模评估基准的需求变得越来越重要。传统的问答基准通常是静态且公开可用的，这使得它们容易受到数据污染和大语言模型（LLM）的记忆。因此，静态基准可能会高估模型的泛化能力，并阻碍对实际性能的可靠评估。本文介绍Dynamic-KGQA，一个可扩展的框架，用于从知识图谱（KG）生成自适应问答数据集，旨在减轻记忆风险，同时保持迭代之间统计一致性。与固定基准不同，Dynamic-KGQA在每次运行时生成新的数据集变体，同时保留底层分布，从而实现公平和可重复的评估。此外，我们的框架提供了对数据集特征的细粒度控制，支持特定领域和主题的问答数据集生成。Dynamic-KGQA还生成紧凑、语义连贯的子图，有助于KGQA模型的训练和评估，增强它们有效利用结构化知识的能力。为了与现有的评估协议保持一致，我们还提供了静态的大规模训练/测试/验证集划分，确保与先前方法的可比性。通过引入动态、可定制的基准测试范例，Dynamic-KGQA能够对问答系统进行更严格和自适应的评估。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有问答（QA）基准测试的局限性。现有基准通常是静态的，容易被大型语言模型（LLM）记忆，导致评估结果失真，无法真实反映模型在实际应用中的泛化能力。此外，缺乏对数据集特征的细粒度控制，难以针对特定领域或主题进行评估。

核心思路：Dynamic-KGQA的核心思路是动态生成问答数据集，每次运行都生成新的数据集变体，但保持底层数据分布的统计一致性。这样可以有效防止模型记忆特定数据，从而更准确地评估模型的泛化能力。通过从知识图谱中提取信息，并控制数据集的生成过程，可以实现对数据集特征的细粒度控制。

技术框架：Dynamic-KGQA框架主要包含以下几个模块：1) 知识图谱选择与预处理：选择合适的知识图谱，并进行清洗、转换等预处理操作。2) 子图生成：从知识图谱中提取紧凑、语义连贯的子图，作为生成QA对的基础。3) QA对生成：基于子图生成问题和答案，可以采用多种策略，例如基于模板的生成、基于规则的生成等。4) 数据集划分：将生成的数据集划分为训练集、测试集和验证集，并提供静态划分以保证与先前方法的可比性。

关键创新：Dynamic-KGQA的关键创新在于其动态生成数据集的能力。与传统的静态基准相比，Dynamic-KGQA可以有效防止模型记忆数据，从而更准确地评估模型的泛化能力。此外，该框架还提供了对数据集特征的细粒度控制，可以针对特定领域或主题生成QA数据集。

关键设计：Dynamic-KGQA的关键设计包括：1) 子图生成策略：选择合适的子图生成算法，以保证子图的语义连贯性和紧凑性。2) QA对生成策略：设计多种QA对生成模板或规则，以保证QA对的多样性和质量。3) 数据集划分策略：采用合适的划分比例，并保证训练集、测试集和验证集的数据分布一致。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了Dynamic-KGQA框架，能够动态生成问答数据集，有效防止模型记忆数据，从而更准确地评估模型的泛化能力。该框架还提供了对数据集特征的细粒度控制，可以针对特定领域或主题生成QA数据集。实验结果（具体数值未知）表明，使用Dynamic-KGQA评估的问答系统性能更接近实际应用中的表现。

🎯 应用场景

Dynamic-KGQA可应用于各种需要可靠问答系统评估的场景，例如智能客服、知识检索、教育辅导等。通过动态生成数据集，可以更准确地评估模型在实际应用中的性能，并促进问答系统的持续改进。该框架还可用于生成特定领域或主题的QA数据集，为相关领域的研究和应用提供支持。

📄 摘要（原文）

As question answering (QA) systems advance alongside the rapid evolution of foundation models, the need for robust, adaptable, and large-scale evaluation benchmarks becomes increasingly critical. Traditional QA benchmarks are often static and publicly available, making them susceptible to data contamination and memorization by large language models (LLMs). Consequently, static benchmarks may overestimate model generalization and hinder a reliable assessment of real-world performance. In this work, we introduce Dynamic-KGQA, a scalable framework for generating adaptive QA datasets from knowledge graphs (KGs), designed to mitigate memorization risks while maintaining statistical consistency across iterations. Unlike fixed benchmarks, Dynamic-KGQA generates a new dataset variant on every run while preserving the underlying distribution, enabling fair and reproducible evaluations. Furthermore, our framework provides fine-grained control over dataset characteristics, supporting domain-specific and topic-focused QA dataset generation. Additionally, Dynamic-KGQA produces compact, semantically coherent subgraphs that facilitate both training and evaluation of KGQA models, enhancing their ability to leverage structured knowledge effectively. To align with existing evaluation protocols, we also provide static large-scale train/test/validation splits, ensuring comparability with prior methods. By introducing a dynamic, customizable benchmarking paradigm, Dynamic-KGQA enables a more rigorous and adaptable evaluation of QA systems.