Large Language Models Meet Knowledge Graphs to Answer Factoid Questions

本文是LLM系列文章,针对《Large Language Models Meet Knowledge Graphs to Answer Factoid Questions》的翻译。

大型语言模型与知识图谱相遇,回答虚假问题

  • 摘要
  • [1 引言](#1 引言)
  • [2 相关工作](#2 相关工作)
  • [3 提出的方法](#3 提出的方法)
  • [4 实验设计](#4 实验设计)
  • [5 结果与讨论](#5 结果与讨论)
  • [6 结论](#6 结论)

摘要

最近,有研究表明,将结构化知识整合到大型语言模型中可以显著提高各种NLP任务的结果。在本文中,我们提出了一种方法来探索预训练的文本到文本语言模型,该模型丰富了来自知识图谱的附加信息,用于回答事实性问题。更具体地说,我们提出了一种基于问题实体和候选答案的知识图谱子图提取算法。然后,我们通过提取的子图的线性化,使用基于transformer的模型获得易于解释的信息。使用提取的信息对候选答案进行最终重新排序,可将预训练的文本到文本语言模型的Hits@1分数提高4 - 6%。

1 引言

2 相关工作

3 提出的方法

4 实验设计

5 结果与讨论

6 结论

综上所述,在本文中,我们提出了一种利用知识图谱的附加信息来提高llm问答输出的方法。通过提取与输入问题实体和预测答案候选人相关的子图,我们将Hits@1提高了4%到6%;并根据提取的子图对候选答案进行进一步排序。我们的结果分析表明,建议的解决方案提高了交叉题的分数,而对比较题几乎没有影响。消融研究证明了pipeline各步骤的效率。作为未来的工作,我们计划将我们的方法扩展到其他语言,并使用实体链接器和其他生成式Transformer模型测试整个pipeline。

相关推荐
一百天成为python专家1 小时前
数据可视化
开发语言·人工智能·python·机器学习·信息可视化·numpy
金井PRATHAMA2 小时前
主要分布在背侧海马体(dHPC)CA1区域(dCA1)的时空联合细胞对NLP中的深层语义分析的积极影响和启示
人工智能·神经网络·自然语言处理
说私域2 小时前
技术赋能与营销创新:开源链动2+1模式AI智能名片S2B2C商城小程序的流量转化路径研究
人工智能·小程序·开源
倒悬于世5 小时前
开源的语音合成大模型-Cosyvoice使用介绍
人工智能·python·语音识别
pk_xz1234565 小时前
光电二极管探测器电流信号处理与指令输出系统
人工智能·深度学习·数学建模·数据挖掘·信号处理·超分辨率重建
蓝蜂物联网5 小时前
边缘计算网关赋能智慧农业:物联网边缘计算的创新应用与实践
人工智能·物联网·边缘计算
酌沧6 小时前
AI图像编辑能力评测的8大测评集
人工智能
tanak6 小时前
2025年7月23日 AI 今日头条
人工智能·microsoft
爷_6 小时前
字节跳动震撼开源Coze平台!手把手教你本地搭建AI智能体开发环境
前端·人工智能·后端
格林威6 小时前
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现持械检测(C#代码,UI界面版)
人工智能·深度学习·数码相机·yolo·计算机视觉