Knowledge Graph Prompting for Multi-Document Question Answering

最新推荐文章于 2025-05-22 10:25:05 发布
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分类专栏： Knowledge Graph 文章标签： 知识图谱 人工智能
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本文介绍了一种知识图谱提示（KGP）方法，用于多文档问答（MD-QA）。KGP通过构建知识图谱，结合LM引导的图遍历器，有效地在LLM中提供上下文，提高问答质量。实验验证了KGP在MD-QA的有效性，显示了图增强LLM提示设计的潜力。

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本文是LLM系列文章，针对《Knowledge Graph Prompting for Multi-Document Question Answering》的翻译。

多文档问答中的知识图谱提示

摘要

大型语言模型的“预训练、提示、预测”范式在开放领域问答（OD-QA）中取得了显著的成功。然而，很少有工作在多文档问答（MD-QA）的场景中探索这种范式，这项任务需要彻底理解不同文档的内容和结构之间的逻辑关联。为了填补这一关键空白，我们提出了一种知识图谱提示（KGP）方法，用于在MDQA的LLM提示中制定正确的上下文，该方法由图构建模块和图遍历模块组成。对于图的构建，我们在多个文档上创建一个知识图谱（KG），其中节点象征段落或文档结构（例如，页面/表格），边表示段落或文档内结构关系之间的语义/词汇相似性。对于图遍历，我们设计了一个LM引导的图遍历器，它在节点之间进行导航，并收集辅助MD-QA中LLM的支持段落。构建的图作为全局标尺，调节段落之间的过渡空间，减少检索延迟。同时，LMguided遍历器充当本地导航器，收集相关上下文以逐步处理问题并保证检索质量。大量实验强调了KGP对MD-QA的有效性，表明了利用图增强LLM提示设计的潜力。我们的代码位于https://github.com/YuWVandy/KG-LLM-MDQA.

1 引言

2 符号

3 知识图谱构建

4 LM引导的图形

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【RAG】一种使用知识图谱增强检索增强生成技术的特定领域问答框架：DO-RAG
木亦汐丫
05-28 812
特定领域的问答系统不仅需要生成流畅性，还需要基于结构化专家知识的高度事实准确性。 虽然最近的检索增强生成 (RAG) 框架提高了上下文召回率，但它们在集成异构数据和保持推理一致性方面仍然存在困难。 为了解决这些挑战，我们提出了DO-RAG，这是一个可扩展且可定制的混合问答框架，它将多级知识图谱构建与语义向量检索相结合。 我们的系统采用了一种新颖的主动思维链架构，从非结构化、多模态文档中提取结构化关系，构建动态知识图谱以提高检索精度。
知识图提示：多文档问答的新方法
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多文档问答 (MD-QA) 涉及回答需要跨多个文档综合信息的问题。这是现实世界信息检索系统的一项重要功能。然而，大多数现有的问答技术都是为具有大型语料库的开放域 QA 或单文档 QA 设计的。在一篇新论文中，范德比尔特大学和 Adob​​e Research 的研究人员提出了一种称为知识图提示 (KGP) 的新颖方法来应对 MD-QA 的挑战。
论文翻译 | Knowledge Graph Prompting for Multi-Document Question Answering 多文档问答的知识图谱提示（上）（实验在下篇）
m0_49651195的博客
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大型语言模型（LLMs）的“预训练、提示、预测”范式在开放领域问答（OD-QA）中取得了显著的成功。然而，很少有研究探索这种范式在多文档问答（MD-QA）中的应用，MD-QA是一项需要深入理解文档内容和结构之间逻辑联系的任务。为了填补这一重要空白，我们提出了一种知识图谱提示（KGP）方法，用于在为MD-QA提示LLMs时构建正确上下文，该方法包括一个图构建模块和一个图遍历模块。
【大模型:知识图谱】--1.通俗易懂解释知识图谱（Knowledge Graph）
我是个好人呀，O(∩_∩)O
05-22 1497
本文详细介绍了知识图谱的定义、构建过程及其应用。知识图谱是一种结构化的语义知识库，通过将复杂的数据转化为“实体-关系-实体”的三元组，实现知识的快速响应和推理。其构建过程包括信息抽取、知识融合和知识加工，涉及实体抽取、关系抽取、属性抽取、实体链接、知识合并、本体构建、知识推理和质量评估等步骤。知识图谱广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐等领域，通过语义处理能力和开放互联能力，为Web3.0的“知识之网”愿景奠定基础。文章还探讨了知识图谱的更新方式，包括全面更新和增量更新，并总结了其在智能语义搜索和深度问
通俗易懂解释知识图谱（Knowledge Graph）
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02-19 5541
1. 前言 从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。 知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现更智能的搜索引擎，并且于2013年以后开始在学术界和业界普及。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱.
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开放知识图谱
02-04 2054
我们在之前的文章中有介绍过longbench评测，其中有多文档QA这一任务。最近看到的一个工作，《Knowledge Graph Prompting for Multi-Document Question Answering》(地址：https://arxiv.org/pdf/2308.11730.pdf)，提出了一种知识图谱提示（KGP）方法，用于在多文档问题解答（MD-QA）中制定正确的LLM...
论文翻译 | Knowledge Graph Prompting for Multi-Document Question Answering 多文档问答的知识图谱提示（下）（实验在下篇）
m0_49651195的博客
09-25 1335
实现自适应知识图遍历的一个自然解决方案是对候选节点进行排序，即在我们的例子中已经访问过的节点的邻居，从而确定下一步访问哪些节点。最直接的方法是基于启发式的模糊匹配或基于嵌入的相似度排序，这些方法无法捕捉到已遍历路径与下一个要访问的节点之间的内在逻辑关系。相反，我们对一个大型语言模型(LLM)进行微调，以指导知识图遍历到下一个最有希望的段落，从而基于访问的段落接近问题，我们称之为基于LLM的KG遍历代理。 给定一个询问文档内容的问题q，基于LLM的图遍历代理对先前访问过的节点/检索到的段落进行推
AAAI—24—Main—paper（关于Multi—Modal的全部文章摘要）
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10-12 869
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