Two-stage Generative Question Answering on Temporal Knowledge Graph Using Large Language Models

📄 arXiv: 2402.16568v2 📥 PDF

作者: Yifu Gao, Linbo Qiao, Zhigang Kan, Zhihua Wen, Yongquan He, Dongsheng Li

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-26 (更新: 2024-07-24)

备注: Accepted by ACL(Findings) 2024

💡 一句话要点

提出GenTKGQA框架以解决时间知识图谱问答问题

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

关键词: 时间知识图谱 问答系统 大型语言模型 图神经网络 信息检索 生成式模型 深度学习

📋 核心要点

  1. TKGQA任务面临时间约束和动态知识结构的挑战，现有方法在处理这些复杂性时效果不佳。
  2. 提出的GenTKGQA框架通过子图检索和答案生成两个阶段，利用LLM的内在知识来优化问答过程。
  3. 在两个广泛使用的数据集上进行的实验表明，GenTKGQA在性能上优于现有基线模型，显示出显著提升。

📝 摘要（中文）

时间知识图谱问答（TKGQA）因问题中的时间约束和动态结构知识的答案而面临重大挑战。尽管大型语言模型（LLMs）在结构化数据推理能力上取得了显著进展，但其在TKGQA任务中的应用仍然相对未被探索。本文首次提出了一种新颖的生成式时间知识图谱问答框架GenTKGQA，通过两个阶段引导LLMs回答时间问题：子图检索和答案生成。首先，利用LLM的内在知识挖掘问题中的时间约束和结构链接，从而缩小子图搜索空间。接着，设计虚拟知识指示器，以非浅层方式融合子图的图神经网络信号和LLM的文本表示，帮助开源LLM深入理解检索事实之间的时间顺序和结构依赖。实验结果表明，该模型具有优越性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决时间知识图谱问答（TKGQA）中的时间约束和动态结构知识的挑战。现有方法在处理这些复杂性时，往往无法有效提取相关信息，导致问答准确性不足。

核心思路：提出的GenTKGQA框架通过两个阶段来优化问答过程。首先，利用LLM的内在知识挖掘问题中的时间约束和结构链接，缩小子图的搜索空间；其次，通过虚拟知识指示器融合图神经网络信号和文本表示，增强LLM对时间顺序和结构依赖的理解。

技术框架：GenTKGQA框架包含两个主要模块：子图检索和答案生成。在子图检索阶段，利用LLM分析问题并提取相关的时间和结构信息；在答案生成阶段，结合子图信息和LLM的文本表示生成最终答案。

关键创新：本研究的关键创新在于通过虚拟知识指示器实现了图神经网络信号与LLM文本表示的深度融合，这一设计使得模型能够更好地理解时间和结构关系，显著提升了问答的准确性。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化子图检索和答案生成的协同效果，同时在网络结构上引入了图神经网络与LLM的结合，以实现信息的深度交互。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

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📊 实验亮点

在两个广泛使用的数据集上进行的实验表明，GenTKGQA模型在问答准确性上显著优于现有基线，具体提升幅度达到XX%（具体数据需根据实验结果填写），验证了模型的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、知识图谱构建和信息检索等。通过提升时间知识图谱问答的准确性，GenTKGQA框架能够为用户提供更为精准和高效的信息获取方式，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Temporal knowledge graph question answering (TKGQA) poses a significant challenge task, due to the temporal constraints hidden in questions and the answers sought from dynamic structured knowledge. Although large language models (LLMs) have made considerable progress in their reasoning ability over structured data, their application to the TKGQA task is a relatively unexplored area. This paper first proposes a novel generative temporal knowledge graph question answering framework, GenTKGQA, which guides LLMs to answer temporal questions through two phases: Subgraph Retrieval and Answer Generation. First, we exploit LLM's intrinsic knowledge to mine temporal constraints and structural links in the questions without extra training, thus narrowing down the subgraph search space in both temporal and structural dimensions. Next, we design virtual knowledge indicators to fuse the graph neural network signals of the subgraph and the text representations of the LLM in a non-shallow way, which helps the open-source LLM deeply understand the temporal order and structural dependencies among the retrieved facts through instruction tuning. Experimental results on two widely used datasets demonstrate the superiority of our model.