Knowledge Graph-Infused Fine-Tuning for Structured Reasoning in Large Language Models

📄 arXiv: 2508.14427v1 📥 PDF

作者: Wuyang Zhang, Yexin Tian, Xiandong Meng, Mengjie Wang, Junliang Du

分类: cs.CL

发布日期: 2025-08-20

💡 一句话要点

提出知识图谱注入微调方法以解决大语言模型推理不足问题

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

关键词: 知识图谱 微调算法 图神经网络 结构化推理 语义理解 自然语言处理 实体识别 问答系统

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在处理结构化知识任务时，常出现推理链缺失和实体语义理解不足的问题。
  2. 本文提出了一种知识图谱注入的微调算法，通过图神经网络编码实体及其关系，构建图基语义表示。
  3. 实验结果表明，该方法在多个任务上显著提升了模型的语义一致性和上下文逻辑建模能力。

📝 摘要（中文）

本文针对大语言模型在处理需要结构化知识的任务时，推理链缺失和实体级语义理解不足的问题，提出了一种基于知识图谱注入的微调算法框架。该方法在预训练语言模型的基础上，引入结构化图信息进行辅助学习。通过图神经网络对实体及其关系进行编码，构建图基语义表示。设计了一种融合机制，将知识图谱嵌入与语言模型的上下文表示共同建模。为增强知识整合的鲁棒性，引入了门控机制，动态平衡语言语义与结构知识的贡献，有效缓解不同表示空间之间的冲突。训练过程中构建了联合损失函数，兼顾任务性能和结构对齐目标，提升了实体预测和语义推理的准确性。研究还进行了系统的敏感性实验，评估学习率、图覆盖率和结构扰动对模型性能的影响，结果验证了该方法在实体识别、问答和语言生成等任务中的有效性和稳定性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在结构化推理任务中推理链缺失和实体级语义理解不足的问题。现有方法在处理复杂语义时，往往无法有效整合结构化知识，导致推理能力受限。

核心思路：论文提出通过知识图谱注入的微调方法，利用图神经网络对知识图谱进行编码，以增强语言模型的推理能力和语义理解。通过将结构化知识与语言模型的上下文信息结合，提升模型在复杂任务中的表现。

技术框架：整体架构包括预训练语言模型、图神经网络模块和融合机制。首先，通过图神经网络对知识图谱进行编码，生成图基语义表示；然后，设计融合机制将图嵌入与语言模型的上下文表示结合；最后，使用门控机制动态调整两者的贡献。

关键创新：本研究的创新点在于引入知识图谱的结构化信息，通过门控机制解决了语言语义与结构知识之间的冲突，显著提升了模型的推理能力和语义一致性。

关键设计：在训练过程中，构建了联合损失函数，综合考虑任务性能和结构对齐目标。此外，进行了敏感性实验，评估了学习率、图覆盖率和结构扰动等参数对模型性能的影响，确保了方法的稳定性和有效性。

📊 实验亮点

实验结果显示，提出的知识图谱注入微调框架在实体识别、问答和语言生成等任务上，相较于基线模型，性能提升显著，尤其在语义一致性和上下文逻辑建模方面表现优异，验证了方法的有效性和稳定性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、信息检索、对话系统等，能够有效提升模型在复杂语义理解和推理任务中的表现。未来，该方法有望在更多需要结构化知识的应用场景中发挥重要作用，推动自然语言处理技术的发展。

📄 摘要（原文）

This paper addresses the problems of missing reasoning chains and insufficient entity-level semantic understanding in large language models when dealing with tasks that require structured knowledge. It proposes a fine-tuning algorithm framework based on knowledge graph injection. The method builds on pretrained language models and introduces structured graph information for auxiliary learning. A graph neural network is used to encode entities and their relations, constructing a graph-based semantic representation. A fusion mechanism is then designed to jointly model the knowledge graph embeddings with the contextual representations from the language model. To enhance the robustness of knowledge integration, a gating mechanism is introduced to dynamically balance the contributions of linguistic semantics and structural knowledge. This effectively mitigates conflicts between different representational spaces. During training, a joint loss function is constructed to account for both task performance and structural alignment objectives. This helps improve the accuracy of entity prediction and semantic reasoning. The study also includes a series of systematic sensitivity experiments. It evaluates the effects of learning rate, graph coverage, and structural perturbations on model performance. The results further validate the effectiveness and stability of the proposed method across tasks such as entity recognition, question answering, and language generation. Experimental findings show that the proposed structure-aware fine-tuning framework significantly enhances the model's ability to represent complex semantic units. It demonstrates better semantic consistency and contextual logic modeling in scenarios involving structural reasoning and entity extraction.