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一、论文信息
- 论文题目：KnowledgeNavigator: Leveraging Large Language Models for Enhanced
Reasoning over Knowledge Graph - 论文链接：https://arxiv.org/abs/2312.15880
二、概要
论文提出了一个名为KnowledgegeNavigator的框架，以解决大型语言模型(llm)在问答(QA)任务中需要长逻辑链或复杂推理的局限性。该框架利用知识图谱中的外部知识来增强LLM推理。该框架包括三个阶段:问题分析、知识检索和推理。在问题分析阶段，该框架预测给定问题所需的推理跳数，并生成类似的问题，以增强推理逻辑挖掘。在知识检索阶段，框架根据给定的问题和LLM指导，从知识图谱中迭代地检索和过滤相关知识。最后，在推理阶段，将检索到的知识转化为有效的提示，以增强LLM的推理能力。该框架在多个公共KGQA基准上进行了评估，并优于先前的知识图谱增强LLM方法。
要点:
- 大型语言模型(llm)在复杂推理和问答(QA)任务中的知识限制方面存在局限性。
- knowledgegenavigator框架利用知识图谱中的外部知识来增强LLM推理。
- 框架包括三个阶段:问题分析、知识检索和推理。
- 问题分析预测推理跳数，生成相似的问题，增强推理逻辑挖掘。
- 知识检索根据给定的问题和法学硕士指导，从知识图谱中迭代检索和过滤相关知识。
- 推理将检索到的知识转化为LLM有效的提示，以增强其推理能力。
- 该框架在KGQA基准测试中优于以前的知识图谱增强LLM方法。
三、讨论
- 知识导航器在KGQA任务上的表现如何？
知识导航器在KGQA任务上表现优秀，与完全监督模型相当，并优于使用LLM进行检索和推理的模型。在MetaQA和WebQSP数据集上，知识导航器在多跳知识图谱推理任务中，使用LLama-2-70B-Chat和ChatGPT作为LLM，实现了有效的知识图谱推理。知识导航器在KV-Mem模型上的性能提升分别为16.8%、46.1%和36.8%，证明了其有效性和鲁棒性。
- 知识导航器在知识图谱推理方面的实际案例有哪些？
知识导航器在知识图谱推理方面的实际案例包括：
- 问答系统：知识导航器可以用于问答系统中，帮助用户获取更准确、更全面的答案。例如，在MetaQA和WebQSP等问答数据集上，知识导航器在2-hop和3-hop任务上的准确率分别达到了94.8%和98.8%，以及99.9%和99.0%。
- 知识图谱补全：知识导航器可以用于知识图谱补全任务中，帮助补全缺失的知识。例如，在知识导航器的帮助下，可以预测给定问题所需的检索范围，并生成多个类似的问题，然后依靠问题的指导，从知识图谱中检索相关信息，并使用LLM进行推理，从而补全缺失的知识。
- 推荐系统：知识导航器可以用于推荐系统中，帮助用户获取更相关、更个性化的推荐。例如，在知识导航器的帮助下，可以根据用户的历史行为和兴趣，从知识图谱中检索相关信息，并使用LLM进行推理，从而推荐更相关、更个性化的内容。
