Characterizing Knowledge Graph Tasks in LLM Benchmarks Using Cognitive Complexity Frameworks

📄 arXiv: 2509.19347v1 📥 PDF

作者: Sara Todorovikj, Lars-Peter Meyer, Michael Martin

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-17

备注: peer reviewed publication at SEMANTiCS 2025 Poster Track

💡 一句话要点

利用认知复杂性框架表征LLM基准测试中的知识图谱任务

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

关键词: 大型语言模型 知识图谱 认知复杂性 基准测试 任务表征

📋 核心要点

  1. 现有LLM在知识图谱任务上的评估主要关注准确性，忽略了任务本身的认知复杂性。
  2. 本文提出利用认知心理学的复杂性框架来表征LLM在知识图谱任务中的表现，提供更全面的评估视角。
  3. 通过在LLM-KG-Bench框架上的应用，揭示了现有基准测试的不足，并为未来的基准设计提供了指导。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）越来越多地被用于涉及知识图谱（KGs）的任务，对其评估通常侧重于准确性和输出正确性。本文提出了一种互补的任务表征方法，该方法使用来自认知心理学的三个复杂性框架。通过将其应用于LLM-KG-Bench框架，我们突出了价值分布，识别了未被充分代表的需求，并激发了对基准评估任务更丰富的解释和多样性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLMs）在处理知识图谱（KGs）相关任务时，其评估方法主要集中在输出的准确性和正确性上。这种评估方式忽略了任务本身的认知复杂性，即任务对LLM认知资源的需求程度。现有方法缺乏对任务难度和多样性的细致刻画，可能导致对LLM能力的片面理解。

核心思路：本文的核心思路是引入认知心理学中的复杂性框架，从认知角度对知识图谱任务进行表征。通过分析任务对LLM认知资源的需求，例如工作记忆、推理能力和问题解决能力，可以更全面地评估LLM在知识图谱任务中的表现。这种方法旨在补充传统的准确性评估，提供更丰富的任务理解和更具区分度的评估指标。

技术框架：本文使用三个认知复杂性框架来分析LLM-KG-Bench框架中的任务。具体流程如下：1) 选择合适的认知复杂性框架；2) 基于选定的框架，分析LLM-KG-Bench中的每个任务，并为其分配相应的复杂性等级；3) 分析LLM-KG-Bench中不同复杂性等级任务的分布情况，识别未被充分代表的需求；4) 结合LLM在不同复杂性等级任务上的表现，评估LLM的能力，并为未来的基准测试设计提供建议。

关键创新：本文的关键创新在于将认知复杂性框架引入到LLM在知识图谱任务上的评估中。与传统的仅关注准确性的评估方法不同，本文从认知角度出发，分析任务对LLM认知资源的需求，从而更全面地评估LLM的能力。这种方法可以帮助我们更好地理解LLM的优势和局限性，并为未来的LLM研究和应用提供指导。

关键设计：本文的关键设计在于选择合适的认知复杂性框架。具体来说，需要选择能够有效表征知识图谱任务复杂性的框架，并能够将其应用于LLM-KG-Bench中的各种任务。此外，还需要设计合适的评估指标，以衡量LLM在不同复杂性等级任务上的表现。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的LLM和知识图谱任务。

📊 实验亮点

该研究通过应用认知复杂性框架，揭示了LLM-KG-Bench基准测试中任务复杂性分布不均的问题，并识别了现有基准测试中未被充分代表的需求。这为未来的基准测试设计提供了重要的参考，并有助于构建更具挑战性和区分度的评估任务。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于更全面地评估LLM在知识图谱相关任务中的能力，指导LLM的训练和优化，并为构建更智能的知识图谱应用提供理论基础。此外，该方法还可以推广到其他涉及复杂推理和知识利用的LLM应用场景，例如问答系统、对话生成和智能推荐。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are increasingly used for tasks involving Knowledge Graphs (KGs), whose evaluation typically focuses on accuracy and output correctness. We propose a complementary task characterization approach using three complexity frameworks from cognitive psychology. Applying this to the LLM-KG-Bench framework, we highlight value distributions, identify underrepresented demands and motivate richer interpretation and diversity for benchmark evaluation tasks.