Interactive-KBQA: Multi-Turn Interactions for Knowledge Base Question Answering with Large Language Models

📄 arXiv: 2402.15131v3 📥 PDF

作者: Guanming Xiong, Junwei Bao, Wen Zhao

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-23 (更新: 2025-03-12)

备注: This work has been accepted by the ACL 2024 main conference. Code and data are available at: https://github.com/JimXiongGM/Interactive-KBQA

DOI: 10.18653/v1/2024.acl-long.569

💡 一句话要点

提出Interactive-KBQA以解决知识库问答中的复杂问题解析

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 知识库问答 大型语言模型 少量示例学习 语义解析 推理过程优化 手动干预 复杂问题解析

📋 核心要点

  1. 现有的知识库问答方法在解析复杂问题为逻辑形式时面临高成本和低资源场景的挑战。
  2. 论文提出的Interactive-KBQA框架通过与知识库直接交互生成逻辑形式，利用少量示例指导推理过程。
  3. 在WebQuestionsSP、ComplexWebQuestions等数据集上，方法实现了竞争性结果，且支持手动干预以优化输出。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了知识库问答（KBQA）领域，尤其是将复杂问题解析为可执行逻辑形式的挑战。传统的基于语义解析的方法需要大量的数据标注，成本高昂。近期，基于大型语言模型（LLMs）的少量示例学习展现了良好的潜力，但在低资源场景下充分利用LLMs进行问题解析仍然面临重大挑战。为此，我们提出了Interactive-KBQA框架，通过与知识库的直接交互生成逻辑形式。我们开发了三种通用API以支持KB交互，并为每类复杂问题设计了示例以指导LLMs的推理过程。我们的方案在多个数据集上取得了竞争性结果，并支持手动干预，允许对LLM输出进行迭代优化。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决知识库问答中复杂问题解析为逻辑形式的困难，现有方法依赖大量标注数据，导致成本高且适应性差。

核心思路：提出Interactive-KBQA框架，通过与知识库的直接交互生成逻辑形式，利用大型语言模型的推理能力，减少对标注数据的依赖。

技术框架：框架包括三个主要模块：知识库交互API、示例指导模块和推理过程优化模块。通过这些模块，系统能够有效解析复杂问题并生成逻辑形式。

关键创新：最重要的创新在于通过直接与知识库交互生成逻辑形式，打破了传统方法对大量标注数据的依赖，提升了在低资源场景下的适应性。

关键设计：在设计中，采用了少量示例学习策略，结合手动干预机制，允许用户在推理过程中对LLM输出进行迭代优化，增强了模型的灵活性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在多个数据集上，Interactive-KBQA方法表现出色，尤其是在WebQuestionsSP和ComplexWebQuestions上，取得了显著的性能提升，展示了在低资源条件下的有效性和适应性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、客户服务自动化和信息检索等。通过提升知识库问答的准确性和效率，Interactive-KBQA能够为用户提供更为精准的信息服务，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

This study explores the realm of knowledge base question answering (KBQA). KBQA is considered a challenging task, particularly in parsing intricate questions into executable logical forms. Traditional semantic parsing (SP)-based methods require extensive data annotations, which result in significant costs. Recently, the advent of few-shot in-context learning, powered by large language models (LLMs), has showcased promising capabilities. However, fully leveraging LLMs to parse questions into logical forms in low-resource scenarios poses a substantial challenge. To tackle these hurdles, we introduce Interactive-KBQA, a framework designed to generate logical forms through direct interaction with knowledge bases (KBs). Within this framework, we have developed three generic APIs for KB interaction. For each category of complex question, we devised exemplars to guide LLMs through the reasoning processes. Our method achieves competitive results on the WebQuestionsSP, ComplexWebQuestions, KQA Pro, and MetaQA datasets with a minimal number of examples (shots). Importantly, our approach supports manual intervention, allowing for the iterative refinement of LLM outputs. By annotating a dataset with step-wise reasoning processes, we showcase our model's adaptability and highlight its potential for contributing significant enhancements to the field.