Triple-Aware Reasoning: A Retrieval-Augmented GenerationApproach for Enhancing Question-Answering Tasks withKnowledge Graphs and Large Language Models
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid developments of large language models, the application of large language models has spread to almost every aspect of human life. However, large language models also face some challenges. Large language models may be limited by the data used during pre-training and cannot obtain the latest knowledge. In addition, due to the huge amount of training data during the pre-training, it is sometimes difficult for large language models to pay more attention to knowledge with more semantic information for specific domains. To address these issues, while utilizing the state-of-the-art large language models, we present a retrieval-augmented generation-based method called Triple-Aware Reasoning. This method involves searching the knowledge graph for all alternative answer triples and subjecting the triples to multiple filtering to ensure the relevance of external knowledge and selecting relevant answers for each question-answering pair. By integrating knowledge graphs into the reasoning process, our method enables large language models to access and utilize additional external knowledge. Experimental results on the well-known CommonsenseQA and OpenBookQA datasets demonstrate the effectiveness of our approach. The large language model combined with the retrieval-augmented generation method demonstrates higher accuracy than the original model in multiple-choice question-answering tasks. The experimental results show the improvement by our method on the inference performance of large language models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».