KG-CTG: Citation Generation through Knowledge Graph-guided Large Language Models

📄 arXiv: 2404.09763v1 📥 PDF

作者: Avinash Anand, Mohit Gupta, Kritarth Prasad, Ujjwal Goel, Naman Lal, Astha Verma, Rajiv Ratn Shah

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-04-15

💡 一句话要点

提出KG-CTG框架以提升引用文本生成的准确性

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

关键词: 引用生成 知识图谱 大型语言模型 自然语言处理 文献管理

📋 核心要点

  1. 现有的引用生成方法主要依赖于文献的文本摘要，缺乏对文献之间关系的深入理解。
  2. 本文提出通过知识图谱引导大型语言模型来生成引用文本，从而更好地捕捉文献间的关系。
  3. 实验结果显示，Vicuna模型在引用生成任务中取得了最佳表现，Alpaca模型通过知识图谱的引入显著提升了性能。

📝 摘要（中文）

引用文本生成（CTG）是自然语言处理中的一项任务，旨在生成准确引用文献的文本。本文提出了一种框架，并通过比较研究展示了大型语言模型（LLMs）在引用生成任务中的应用。通过在提示中引入文献的知识图谱关系，显著提升了引用生成的效果。实验使用了计算机科学领域的S2ORC数据集，结果表明Vicuna模型在多个评估指标上表现最佳，同时Alpaca模型通过结合知识图谱提升了36.98%的Rouge-1和33.14%的Meteor得分。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决引用文本生成中的准确性问题，现有方法主要依赖文本摘要，未能充分利用文献间的关系信息。

核心思路：通过引入知识图谱关系，增强大型语言模型对文献间关系的理解，从而提高生成文本的准确性和相关性。

技术框架：整体架构包括数据预处理、知识图谱构建、模型训练和评估四个主要模块。首先，从S2ORC数据集中提取计算机科学文献，然后构建相应的知识图谱，最后使用LLMs进行训练和评估。

关键创新：最重要的创新在于将知识图谱关系整合进LLMs的提示中，使模型能够更好地学习文献间的相互关系，这一方法与传统的文本摘要方法本质上不同。

关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数以优化生成文本的质量，同时在知识图谱构建中，确保了关系的准确性和完整性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，Vicuna模型在引用生成任务中取得了14.15的Meteor、12.88的Rouge-1、1.52的Rouge-2和10.94的Rouge-L得分。同时，Alpaca模型通过结合知识图谱，分别提升了36.98%的Rouge-1和33.14%的Meteor得分，显示出显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究在学术写作、文献管理和信息检索等领域具有广泛的应用潜力。通过提升引用文本生成的准确性，可以帮助研究人员更有效地引用相关文献，减少错误引用的风险。此外，该方法也可扩展至其他领域的文本生成任务，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Citation Text Generation (CTG) is a task in natural language processing (NLP) that aims to produce text that accurately cites or references a cited document within a source document. In CTG, the generated text draws upon contextual cues from both the source document and the cited paper, ensuring accurate and relevant citation information is provided. Previous work in the field of citation generation is mainly based on the text summarization of documents. Following this, this paper presents a framework, and a comparative study to demonstrate the use of Large Language Models (LLMs) for the task of citation generation. Also, we have shown the improvement in the results of citation generation by incorporating the knowledge graph relations of the papers in the prompt for the LLM to better learn the relationship between the papers. To assess how well our model is performing, we have used a subset of standard S2ORC dataset, which only consists of computer science academic research papers in the English Language. Vicuna performs best for this task with 14.15 Meteor, 12.88 Rouge-1, 1.52 Rouge-2, and 10.94 Rouge-L. Also, Alpaca performs best, and improves the performance by 36.98% in Rouge-1, and 33.14% in Meteor by including knowledge graphs.