Verbesserung der Fragenbeantwortung mit unvollständigen Wissensgraphen

Grosse Sprachmodelle (LLMs) haben in vielen Sprachaufgaben starke Leistungen gezeigt. Allerdings haben sie oft begrenztes Wissen und können manchmal falsche oder irreführende Informationen erzeugen, die als Halluzinationen bekannt sind. Um das zu verbessern, haben Forscher versucht, LLMs mit Wissensgraphen (KGs) zu kombinieren, die strukturierte, sachliche Informationen bereitstellen.

Die meisten bestehenden Methoden bewerten LLMs mit vollständigen KGs, was bedeutet, dass die notwendigen Fakten zur Beantwortung von Fragen vollständig im KG abgedeckt sind. In diesen Fällen agieren LLMs meist als Agenten, die Antworten abrufen, anstatt tatsächliches internes und externes Wissen zu integrieren. In der realen Welt sind KGs jedoch oft unvollständig, was die Beantwortung von Fragen erschwert.

Dieses Papier stellt einen neuen Ansatz vor, um dieses Problem anzugehen, indem es sich auf die Beantwortung von Fragen mit unvollständigen Wissensgraphen (IKGQA) konzentriert. Bei IKGQA enthält der KG nicht alle notwendigen Fakten, die mit einer Frage verbunden sind. Um damit umzugehen, schlagen wir eine Methode namens Generate-on-Graph (GoG) vor, die neue Fakten generiert, während sie KGs erkunden.

#IKGQA Überblick

IKGQA unterscheidet sich von der traditionellen KG Fragebeantwortung (KGQA). In KGQA sind alle relevanten Fakten vorhanden, was es den Modellen ermöglicht, Antworten leicht zu finden. Bei IKGQA fehlen jedoch einige entscheidende Fakten, was bedeutet, dass die Modelle mehr auf ihr internes Wissen und ihre Fähigkeiten zur Schlussfolgerung angewiesen sind, um Lücken zu schliessen.

Wenn zum Beispiel eine Frage nach der Zeitzone von Apples Hauptsitz in Cupertino fragt, könnte ein traditionelles KGQA-System direkt die Antwort finden, wenn das relevante Faktum im KG vorhanden ist. In IKGQA, wenn das spezifische Faktum über die Zeitzone von Cupertino fehlt, muss das Modell das, was es über Cupertino und Kalifornien weiss, nutzen, um die Antwort abzuleiten.

#Methode: Generate-on-Graph (GoG)

Um die Herausforderungen in IKGQA anzugehen, führen wir GoG ein, das aus drei Hauptschritten besteht: auswählen, generieren und antworten.

#Auswählen

In der Auswahlphase identifizieren LLMs die relevantesten Beziehungen zur aktuellen Frage. Indem sie sich auf diese Beziehungen konzentrieren, können sie das Verständnis des KGs erweitern und mehr verwandte Informationen sammeln.

#Generieren

Sobald die relevanten Beziehungen ausgewählt sind, generiert das LLM neue Fakten mithilfe seines internen Wissens. Wenn es zum Beispiel weiss, dass Cupertino in Kalifornien liegt und dass Kalifornien eine Zeitzone von Pacific Standard Time hat, kann es ableiten, dass Cupertino auch diese Zeitzone teilt.

#Antworten

Nachdem die neuen Fakten generiert wurden, versucht das LLM, die Frage mit den abgerufenen und generierten Informationen zu beantworten. Wenn die Antwort immer noch unklar ist, kann das Modell zurückkehren und die Schritte auswählen und generieren wiederholen, bis es eine ausreichende Antwort findet.

#Experimentelle Ergebnisse

Wir haben GoG an zwei Datensätzen getestet, um seine Effektivität bei der Beantwortung von Fragen unter IKG-Bedingungen zu bewerten. Die Ergebnisse zeigten, dass GoG viele vorherige Methoden deutlich übertraf. Während traditionelle Methoden in vollständigen KG-Szenarien hervorragend abschnitten, hatten sie grosse Schwierigkeiten in IKG-Situationen.

#Leistungsvergleich

In Tests mit vollständigen KGs schnitten mehrere Systeme gut ab, aber ihre Leistung sank stark, als sie mit unvollständigen KGs konfrontiert wurden. GoG hingegen behielt auch bei fehlenden Fakten eine stärkere Leistung bei. Dies hebt die Fähigkeit von GoG hervor, sowohl die strukturierten Informationen in KGs als auch das innere Wissen innerhalb von LLMs zu nutzen.

#Bedeutung von IKGQA

Die Forschung zu IKGQA ist aus mehreren Gründen von Bedeutung:

1. Relevanz für die reale Welt: Viele in der Praxis verwendeten KGs sind unvollständig, was IKGQA näher an den tatsächlichen Herausforderungen in verschiedenen Anwendungen bringt.
2. Bewertung der Schlussfolgerungsfähigkeit: IKGQA ermöglicht eine bessere Bewertung der Denkfähigkeiten von LLMs, da sie mehr auf ihr Wissen angewiesen sind, anstatt nur Fakten aus einem KG abzurufen.

#Verwandte Arbeiten

#Unvollständige KG Fragebeantwortung

Es gab mehrere Methoden, die zuvor untersucht haben, wie man Fragen mithilfe unvollständiger KGs beantwortet, hauptsächlich mit dem Fokus darauf, Modelle zu trainieren, um Antworten basierend auf Ähnlichkeitsskalen vorherzusagen. Diese Methoden scheitern jedoch oft daran, die Fähigkeiten von LLMs effektiv zu integrieren.

#Vereinigung von KGs und LLMs

Forschung hat versucht, KGs und LLMs für effektive KGQA zu vereinen. Dies kann in zwei Kategorien unterteilt werden: Methoden der semantischen Analyse und abrufverstärkende Methoden.

• Semantische Analyse (SP): Diese Methoden übersetzen Fragen in strukturierte Abfragen, die in einem KG ausgeführt werden können. Während sie effektiv sind, hängt ihr Erfolg stark von der Qualität der KGs ab.
• Abrufverstärkt (RA): Diese Methoden zielen darauf ab, relevante Informationen aus KGs abzurufen, um LLMs bei der Beantwortung von Fragen zu helfen. Sie haben in der traditionellen KGQA vielversprechende Ergebnisse gezeigt, scheitern jedoch oft in der IKGQA.

#Herausforderungen bei bestehenden Ansätzen

Viele bestehende Methoden interagieren nicht effektiv mit KGs, wenn sie mit Unvollständigkeit konfrontiert sind. Traditionelle SP-Methoden passen sich oft nicht gut an fehlende Informationen an, was zu schlechten Leistungen führt. Ähnlich können andere Methoden, die auf Abruf angewiesen sind, irrelevante oder falsche Informationen abrufen, was zu falschen Antworten führt.

#Fazit

In dieser Studie haben wir GoG vorgestellt, eine Methode, die entwickelt wurde, um die Fragebeantwortung im Kontext unvollständiger KGs zu verbessern. Durch die effektive Kombination der Stärken von LLMs mit KGs schnitt GoG in verschiedenen Szenarien gut ab und zeigte, dass ein unvollständiger KG dennoch wertvolle strukturierte Informationen bereitstellen kann, um bei der Beantwortung komplexer Fragen zu helfen.

#Einschränkungen und zukünftige Arbeiten

Trotz seiner Stärken hat GoG Einschränkungen. Es wurde hauptsächlich an spezifischen Datensätzen bewertet, und es kann Fälle geben, in denen LLMs irreführende Informationen generieren. Zukünftige Arbeiten werden sich mit der Verbesserung der Leistung des Modells und der Anwendung auf ein breiteres Spektrum von Bereichen und Datensätzen befassen.

#Ethik-Erklärung

Diese Forschung nutzte öffentlich verfügbare Datensätze und stellte keine ethischen Bedenken hinsichtlich Datenschutz oder menschlicher Annotationen dar.

#Eingaben, die in GoG verwendet werden

Die GoG-Methode umfasst spezifische Eingaben, die die Aktionen des Modells beim Auswählen, Generieren und Beantworten von Fragen leiten und sicherstellen, dass es effektiv innerhalb seines entworfenen Rahmens arbeitet.

#Fallstudien

Um die Wirksamkeit von GoG zu veranschaulichen, präsentieren wir eine Fallstudie, die GoG mit anderen Methoden vergleicht. In diesem Szenario nutzte GoG erfolgreich benachbarte Informationen, um den geografischen Standort der Appalachen zu bestimmen, während andere Methoden aufgrund fehlender wichtiger Tripel Schwierigkeiten hatten.

#Danksagungen

Diese Forschung hebt die Bedeutung hervor, Wissenslücken in Fragebeantwortungssystemen anzugehen und eröffnet Wege für weitere Erkundungen zur Integration von LLMs mit unvollständigen KGs.