使用协作增强框架 CogMG，结合知识图谱解决了大型语言模型在问答场景中的不完整知识覆盖和知识更新不匹配的问题，并通过监督微调的 LLM 在一个代理框架中展示了在减少幻觉和提高答案的事实准确性方面取得的显著改进。

Jun, 2024

我们通过复杂问题回答作为任务，对比了不同的知识图谱注入方法，旨在探索最佳提供知识图谱给大型语言模型的提示方法，从而增强其对知识图谱的理解能力。与预期相反，我们的分析发现，大型语言模型能够有效处理混乱、噪音和线性化的知识图谱知识，并且表现优于使用设计良好的自然语言文本提示的方法。这一反直觉的发现为未来关于大型语言模型理解结构化知识的研究提供了重要见解。

Feb, 2024

尽管大型语言模型在知识密集型任务上表现出竞争力，但它们仍存在于记忆所有世界知识，尤其是长尾知识方面的局限性。本文研究了用于解决知识图谱问答任务的知识图增强语言模型方法。基于回答敏感的 KG-to-Text 方法，我们提出了一种将 KG 知识转化为对 KGQA 最有信息量的文本化陈述的方法，并基于此方法提出了一种 KG-to-Text 增强的 LLMs 框架来解决 KGQA 任务。在几个 KGQA 基准测试上的实验证明了所提出的 KG-to-Text 增强 LLMs 方法在回答准确性和知识陈述的有用性方面优于先前的 KG 增强 LLMs 方法。

Sep, 2023

知识图谱的积极运用可以有效减轻大型语言模型的虚构幻觉，本文提出了一种基于知识图谱的改进框架，通过将知识图谱与语言模型相结合，修改模型生成的初步回答，从而验证和完善其中的事实陈述，实验证明该框架在解决复杂推理过程中显著提高了语言模型在事实问答基准测试中的性能，有效减轻了虚构幻觉，增强了语言模型的可信度。

Nov, 2023

大型语言模型在各种自然语言处理任务中表现出色，但在处理需要广泛、现实世界知识的任务，特别是那些涉及长尾实体的任务时，仍然存在困难。为了解决这个问题，本研究分析了不同类型的非参数化知识对语言模型的影响，其中包括文本片段和知识图谱。通过创建一个需要长尾事实知识来回答问题的基准测试工具，我们评估了最先进的语言模型在不同知识环境下的表现。实验结果表明，单独使用语言模型来回答这些问题存在困难，特别是在需要大量长尾知识或丰富知识的情况下。然而，当为语言模型提供非参数化知识时，这些模型的性能显著提高。我们观察到，在大多数情况下，使用知识图谱三元组作为提示的语言模型表现优于使用最先进的检索器的段落提示。此外，虽然同时为语言模型提供知识图谱三元组和文档并不能始终改善知识覆盖率，但可以显著减少生成内容中的幻觉。

May, 2024

利用压缩的知识图作为输入，我们的方法在使用较少标记表示支持文档中与查询相关信息方面比现有方法利用高达 67% 的标记。我们的实验证明，在两个流行的基准数据集（HotpotQA 和 MuSiQue）上，我们的方法在多个指标（EM，F1，BERTScore 和人类评估）上持续改进。

Jun, 2024

鉴于知识图谱，以多跳问题为基础评估语言模型在知识图谱中的问答能力，展示了基于信息检索和语义解析的方法能够具有竞争力的性能。

Apr, 2024

使用来自知识图谱的规划数据，我们介绍了一种增强大型语言模型在复杂问答任务中的性能的新框架，通过使用这些数据对 LLMs 进行微调，提高其规划能力，更好地处理涉及检索的复杂 QA 任务。我们的框架在多个数据集上进行评估，包括我们提出的新基准，突出了其有效性和知识图谱派生规划数据的好处。

Jun, 2024

本文提出了使用知识图谱和大型语言模型的三种框架，分别为增强了的知识图谱、增强了的大型语言模型和协同增强。这三个框架能够互相协作，实现双向推理，提高自然语言处理和人工智能的表现，同时指出未来的研究方向。

Jun, 2023

通过结合大型语言模型（LLMs）和知识图谱（KGs），本研究论文提出了一种自动构建知识图谱的方法，并讨论了在数字教育环境中，LLMs 与 KGs 结合在问答任务中的初步应用。

Apr, 2024