KG-LLM-Bench: A Scalable Benchmark for Evaluating LLM Reasoning on Textualized Knowledge Graphs

📄 arXiv: 2504.07087v1 📥 PDF

作者: Elan Markowitz, Krupa Galiya, Greg Ver Steeg, Aram Galstyan

分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR

发布日期: 2025-04-09

备注: To be presented at NAACL-HLT, KnowledgeNLP Workshop (2025)

💡 一句话要点

KG-LLM-Bench：一个可扩展的基准，用于评估LLM在文本化知识图谱上的推理能力

🎯 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 推理 文本化 基准测试

📋 核心要点

  1. 现有方法在将知识图谱融入LLM时，对文本化过程如何影响LLM的推理性能缺乏深入研究。
  2. 论文提出KG-LLM-Bench基准，旨在评估不同知识图谱文本化策略对LLM性能的影响，从而优化LLM在知识图谱推理任务中的表现。
  3. 通过七个LLM和五种文本化策略的大量实验，论文提供了优化LLM在知识图谱推理任务中性能的宝贵经验。

📝 摘要（中文）

知识图谱已成为一种流行的将最新、事实性知识注入大型语言模型（LLM）的方法。这通常通过将知识图谱转换为LLM可以在上下文中处理的文本来实现。虽然已经提出了多种编码知识图谱的方法，但这种文本化过程对LLM性能的影响仍然未被充分探索。我们引入了KG-LLM-Bench，这是一个全面且可扩展的基准，涵盖五个知识图谱理解任务，并评估不同的编码策略如何影响各种基础模型的性能。我们使用七个语言模型和五种文本化策略进行的大量实验，为优化LLM在KG推理任务中的性能提供了见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何有效评估和优化大型语言模型（LLM）在利用文本化知识图谱进行推理时的性能。现有方法主要关注知识图谱的编码方式，但忽略了文本化过程本身对LLM性能的影响，缺乏一个系统性的评估基准。因此，现有的LLM在知识图谱推理任务中可能存在效率和准确率问题。

核心思路：论文的核心思路是构建一个全面且可扩展的基准测试平台（KG-LLM-Bench），通过系统性地评估不同的知识图谱文本化策略对LLM性能的影响，从而为优化LLM在知识图谱推理任务中的表现提供指导。这种方法强调了文本化过程的重要性，并提供了一个量化评估不同策略优劣的框架。

技术框架：KG-LLM-Bench包含以下主要组成部分：1) 五个知识图谱理解任务，涵盖不同的推理需求；2) 多种知识图谱文本化策略，用于将知识图谱转换为LLM可处理的文本；3) 多个预训练语言模型，作为评估对象；4) 评估指标，用于量化LLM在不同任务和文本化策略下的性能。整体流程包括：选择知识图谱和任务 -> 使用不同文本化策略生成文本 -> 将文本输入LLM -> 评估LLM的推理结果 -> 分析不同文本化策略对性能的影响。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了KG-LLM-Bench基准，这是一个专门用于评估LLM在文本化知识图谱上推理能力的平台。与现有方法相比，KG-LLM-Bench更加关注文本化过程本身对LLM性能的影响，并提供了一个系统性的评估框架。此外，该基准具有可扩展性，可以方便地添加新的知识图谱、任务和LLM。

关键设计：KG-LLM-Bench的关键设计包括：1) 任务选择：选择了五个具有代表性的知识图谱理解任务，涵盖不同的推理类型；2) 文本化策略：实现了五种不同的文本化策略，包括三元组、自然语言描述等；3) 模型选择：选择了七个不同规模和架构的LLM，以评估不同模型的性能；4) 评估指标：采用了准确率、召回率等常用指标，用于量化LLM的推理性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，不同的文本化策略对LLM的性能有显著影响。例如，某些文本化策略在特定任务上表现更好，而另一些策略则更适合其他任务。通过KG-LLM-Bench，研究人员可以找到最适合特定任务和LLM的文本化策略，从而显著提高LLM的推理性能。具体性能提升幅度取决于任务和模型，但整体趋势表明，优化文本化策略可以带来显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要利用知识图谱进行推理的场景，例如问答系统、推荐系统、智能助手等。通过优化知识图谱的文本化策略，可以提高LLM在这些应用中的性能，从而提供更准确、更智能的服务。未来，该研究可以进一步扩展到其他类型的知识表示和推理任务。

📄 摘要（原文）

Knowledge graphs have emerged as a popular method for injecting up-to-date, factual knowledge into large language models (LLMs). This is typically achieved by converting the knowledge graph into text that the LLM can process in context. While multiple methods of encoding knowledge graphs have been proposed, the impact of this textualization process on LLM performance remains under-explored. We introduce KG-LLM-Bench, a comprehensive and extensible benchmark spanning five knowledge graph understanding tasks, and evaluate how different encoding strategies affect performance across various base models. Our extensive experiments with seven language models and five textualization strategies provide insights for optimizing LLM performance on KG reasoning tasks.