[論文レビュー] Combining Knowledge Graphs and Large Language Models

Amanda Kau, Xuzeng He+4 more|arXiv (Cornell University)|Jul 9, 2024

Topic Modeling被引用数 11

ひとこと要約

知識グラフと大規模言語モデルを統合する手法の調査で、KG強化LLMs、LLM強化KG、ハイブリッドアプローチを分類し、動向・利点・課題を分析します。

ABSTRACT

In recent years, Natural Language Processing (NLP) has played a significant role in various Artificial Intelligence (AI) applications such as chatbots, text generation, and language translation. The emergence of large language models (LLMs) has greatly improved the performance of these applications, showing astonishing results in language understanding and generation. However, they still show some disadvantages, such as hallucinations and lack of domain-specific knowledge, that affect their performance in real-world tasks. These issues can be effectively mitigated by incorporating knowledge graphs (KGs), which organise information in structured formats that capture relationships between entities in a versatile and interpretable fashion. Likewise, the construction and validation of KGs present challenges that LLMs can help resolve. The complementary relationship between LLMs and KGs has led to a trend that combines these technologies to achieve trustworthy results. This work collected 28 papers outlining methods for KG-powered LLMs, LLM-based KGs, and LLM-KG hybrid approaches. We systematically analysed and compared these approaches to provide a comprehensive overview highlighting key trends, innovative techniques, and common challenges. This synthesis will benefit researchers new to the field and those seeking to deepen their understanding of how KGs and LLMs can be effectively combined to enhance AI applications capabilities.

研究の動機と目的

• KGが幻覚（hallucinations）やドメインギャップなど、LLMsの制約を緩和できる点を動機づける。
• KG-powered LLMs、LLM-based KGs、KG-LLM hybridsに関する28件の論文を調査・総合する。
• 手法を additive（加法的）と joint interaction（共同インタラクション）に分類し、テーマ別分析を提供する。
• 分野経験の浅い研究者を導くため、主要な傾向、革新的手法、現在の課題を明らかにする。

提案手法

• 直近5年間（Feb–May 2024）の論文を対象に、arXivを絞り込んで検索する。
• キーワードを用いてタイトルと要約をレビューし、LLMsとKGの両方に関する研究を特定する。
• 手法をKG-augmented LLMs、LLM-augmented KGs、およびハイブリッドアプローチに分類する。
• テーマ別分析を提供し、長所・短所・将来の方向性を議論する。
• KG-LLM統合の影響と可能性について結論的な総括を提供する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 RQ1: KGsはLLMsの能力を高めるためにどのように活用できるか？
• RQ2 RQ2: LLMsをどのように活用してKGを支援・強化できるか？
• RQ3 RQ3: モデルがKGとLLMsをより共同的に結合する場合、利点は増すか？

主な発見

• 共同KG-LLMアプローチは、知識駆動型タスクで意味理解とタスク性能を向上させることが多い。
• LLMsはKGの構築・検証・グラウンディングを補助し、より自動化され拡張性の高いKGパイプラインを実現できる。
• Hybrid architectures that fuse text and KG embeddings or inject KG knowledge into prompts can enhance interpretability and explainability.
• Current challenges include domain-specific KG availability, computational resource demands, and knowledge update/maintenance
• Many knowledge integration efforts yield only modest gains, signaling a need for more effective fusion strategies.
• Multimodal KG-LLM ideas are a promising future direction as multimodal LLMs evolve.