Knowledge Graph Large Language Model (KG-LLM) for Link Prediction

📄 arXiv: 2403.07311v9 📥 PDF

作者: Dong Shu, Tianle Chen, Mingyu Jin, Chong Zhang, Mengnan Du, Yongfeng Zhang

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-03-12 (更新: 2025-06-16)

备注: Accepted by ACML 2024

💡 一句话要点

提出KG-LLM框架以解决知识图谱中的多跳链接预测问题

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

关键词: 知识图谱 多跳链接预测 大语言模型 自然语言处理 模型微调 推理能力 泛化能力

📋 核心要点

  1. 多跳链接预测在知识图谱中面临挑战，现有方法难以有效推理和理解中间连接。
  2. KG-LLM框架通过将知识图谱数据转化为自然语言提示，微调大语言模型以提升预测能力。
  3. 实验结果显示，KG-LLM在多个基准模型上显著提高了预测准确性，尤其是在未知场景中。

📝 摘要（中文）

多跳链接预测在知识图谱分析中是一项挑战，因为它要求模型理解所有中间连接才能做出预测。本文提出了知识图谱大语言模型（KG-LLM）框架，利用大语言模型（LLMs）处理知识图谱任务。我们首先将结构化知识图谱数据转换为自然语言，然后使用这些自然语言提示微调LLMs，以增强KG中的多跳链接预测。通过将KG转换为自然语言提示，我们的框架旨在学习实体及其相互关系的潜在表示。实验结果表明，KG-LLM显著提高了模型的泛化能力，使其在未知场景中做出更准确的预测。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决知识图谱中的多跳链接预测问题。现有方法在推理和理解中间连接时存在局限，导致预测准确性不足。

核心思路：KG-LLM框架的核心思路是将结构化知识图谱数据转换为自然语言提示，从而利用大语言模型的强大能力进行多跳链接预测。这种设计使得模型能够更好地理解实体及其关系。

技术框架：KG-LLM框架包括数据转换模块、自然语言提示生成模块和大语言模型微调模块。首先，将知识图谱数据转化为自然语言，然后基于这些提示对LLMs进行微调，以增强其预测能力。

关键创新：KG-LLM的主要创新在于将知识图谱数据与大语言模型结合，通过自然语言提示的方式提升了模型的推理能力。这与传统方法的直接图谱推理方式有本质区别。

关键设计：在模型微调过程中，采用了特定的损失函数来优化预测准确性，并对模型的超参数进行了细致调节，以确保在多跳链接预测任务中的最佳性能。具体的网络结构和参数设置在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，KG-LLM在Flan-T5、LLaMa2和Gemma等领先模型上显著提升了多跳链接预测的准确性，尤其在未知场景中，模型的泛化能力得到了显著增强，提升幅度达到XX%。

🎯 应用场景

KG-LLM框架在知识图谱分析、信息检索和智能问答等领域具有广泛的应用潜力。通过提升多跳链接预测的准确性，该研究可以帮助构建更智能的知识管理系统，推动人工智能在复杂数据处理中的应用。未来，该框架还可能扩展到其他领域，如社交网络分析和生物信息学。

📄 摘要（原文）

The task of multi-hop link prediction within knowledge graphs (KGs) stands as a challenge in the field of knowledge graph analysis, as it requires the model to reason through and understand all intermediate connections before making a prediction. In this paper, we introduce the Knowledge Graph Large Language Model (KG-LLM), a novel framework that leverages large language models (LLMs) for knowledge graph tasks. We first convert structured knowledge graph data into natural language and then use these natural language prompts to fine-tune LLMs to enhance multi-hop link prediction in KGs. By converting the KG to natural language prompts, our framework is designed to learn the latent representations of entities and their interrelations. To show the efficacy of the KG-LLM Framework, we fine-tune three leading LLMs within this framework, including Flan-T5, LLaMa2 and Gemma. Further, we explore the framework's potential to provide LLMs with zero-shot capabilities for handling previously unseen prompts. Experimental results show that KG-LLM significantly improves the models' generalization capabilities, leading to more accurate predictions in unfamiliar scenarios.