Reasoning of Large Language Models over Knowledge Graphs with Super-Relations

📄 arXiv: 2503.22166v1 📥 PDF

作者: Song Wang, Junhong Lin, Xiaojie Guo, Julian Shun, Jundong Li, Yada Zhu

分类: cs.LG

发布日期: 2025-03-28

💡 一句话要点

ReKnoS：利用超关系增强LLM在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 超关系 问答系统

📋 核心要点

  1. 现有方法在知识图谱推理中检索率低，限制了LLM回答问题的准确性，贪婪搜索和前向推理是主要瓶颈。
  2. 提出ReKnoS框架，引入超关系概念，通过总结和连接关系路径，实现高效的前向和后向推理。
  3. 实验结果表明，ReKnoS在多个数据集上优于现有基线，平均准确率提升2.92%，显著提高了推理性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在处理和推理知识图谱方面取得了显著进展，但现有方法存在非检索率高的问题，降低了基于这些图谱回答问题的准确性。分析表明，贪婪搜索和前向推理是造成这一问题的主要原因。为了克服这些挑战，论文引入了超关系的概念，通过总结和连接图谱中的各种关系路径，实现前向和后向推理。这种整体方法不仅扩展了搜索空间，还显著提高了检索效率。论文提出了ReKnoS框架，旨在利用超关系在知识图谱上进行推理。该框架的关键优势包括通过超关系包含多个关系路径，增强前向和后向推理能力，以及提高查询LLM的效率。这些改进共同显著提高了成功检索率和整体推理性能。在九个真实世界数据集上进行的实验评估表明，ReKnoS的性能优于现有的最先进基线，平均准确率提高了2.92%。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在知识图谱推理中，由于采用贪婪搜索和前向推理，导致检索效率低下，无法有效利用知识图谱中的信息，从而影响了LLM回答问题的准确性。痛点在于无法充分探索知识图谱中的复杂关系路径，容易陷入局部最优解。

核心思路：论文的核心思路是引入“超关系”的概念，将多个关系路径进行总结和连接，从而扩展搜索空间，实现更全面的前向和后向推理。通过超关系，LLM可以更高效地检索到相关信息，避免因局部搜索而错失关键线索。

技术框架：ReKnoS框架主要包含以下几个阶段：1) 超关系构建：对知识图谱中的关系路径进行分析和总结，构建超关系。2) 知识检索：利用超关系扩展搜索空间，检索与问题相关的知识。3) LLM推理：将检索到的知识输入LLM，进行推理并生成答案。4) 答案生成：对LLM的输出进行处理，生成最终答案。

关键创新：最重要的创新点在于“超关系”的引入。与传统方法只关注单个关系或简单路径不同，超关系能够捕捉知识图谱中更复杂、更丰富的关系信息，从而提升LLM的推理能力。超关系实现了对多个关系路径的有效编码，使得LLM能够进行更全面的推理。

关键设计：超关系的构建方式是关键。具体来说，可能涉及到对关系路径进行聚类、抽象或语义表示，以便LLM能够理解和利用这些超关系。损失函数的设计可能需要考虑如何鼓励LLM利用超关系进行推理，例如，可以通过引入正则化项来惩罚LLM过度依赖单个关系路径的行为。具体的参数设置和网络结构细节在论文中可能没有详细描述，属于未知部分。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ReKnoS框架在九个真实世界数据集上均优于现有最先进的基线方法，平均准确率提升了2.92%。这一显著的性能提升验证了超关系在知识图谱推理中的有效性，表明ReKnoS能够更有效地利用知识图谱中的信息，提升LLM的推理能力。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于问答系统、智能助手、知识图谱补全等领域。通过提升LLM在知识图谱上的推理能力，可以构建更智能、更准确的知识驱动型应用，例如，在医疗领域辅助医生进行诊断，在金融领域进行风险评估，在教育领域提供个性化学习资源。

📄 摘要（原文）

While large language models (LLMs) have made significant progress in processing and reasoning over knowledge graphs, current methods suffer from a high non-retrieval rate. This limitation reduces the accuracy of answering questions based on these graphs. Our analysis reveals that the combination of greedy search and forward reasoning is a major contributor to this issue. To overcome these challenges, we introduce the concept of super-relations, which enables both forward and backward reasoning by summarizing and connecting various relational paths within the graph. This holistic approach not only expands the search space, but also significantly improves retrieval efficiency. In this paper, we propose the ReKnoS framework, which aims to Reason over Knowledge Graphs with Super-Relations. Our framework's key advantages include the inclusion of multiple relation paths through super-relations, enhanced forward and backward reasoning capabilities, and increased efficiency in querying LLMs. These enhancements collectively lead to a substantial improvement in the successful retrieval rate and overall reasoning performance. We conduct extensive experiments on nine real-world datasets to evaluate ReKnoS, and the results demonstrate the superior performance of ReKnoS over existing state-of-the-art baselines, with an average accuracy gain of 2.92%.