在知识图谱问答（KGQA）领域中，我们创建了一个新颖的 KGQA 数据集，支持常识推理并专注于长尾实体，这些实体是大语言模型容易产生错误信息的对象，因此需要借助知识图谱进行准确、可归因的常识推理。这个新数据集具有两个子任务：问题回答和声明验证。它对基于大语言模型的方法产生了显著的幻觉问题，为未来常识 KGQA 研究铺平了道路，以提供关于长尾实体的准确和可信的答案。

Mar, 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

本论文提出了一种理论上基于知识图谱的新方法 —— 图推理（RoG），该方法通过将大型语言模型（LLMs）与知识图谱（KGs）相结合，实现了忠实和可解释的推理，实验结果表明 RoG 在 KG 推理任务上取得了最先进的性能。

Oct, 2023

该研究提出了一种新模型 QA-GNN，通过关联系统知识图和语言模型，实现对问题与答案之间的共同推理，并取得了在常识和生物医学领域 QA 测试中优于现有模型的表现。

Apr, 2021

本文提出了一种利用经典逻辑编程语言来装备大型语言模型（LLMs）的方法，以在知识图谱（KG）上回答自然语言问题，从而提供可解释性解决方案。作者使用 MetaQA 数据集证明了该方法的有效性。

Mar, 2023

本文介绍了 GNN-RAG，一种将 LLMs 的语言理解能力与 GNNs 的推理能力以检索增强生成（RAG）风格相结合的新方法。通过 GNN 在稠密的 KG 子图上推理，提取连接问题实体和答案候选的最短路径，将其转化为 LLM 推理的输入。实验证明，GNN-RAG 在 WebQSP 和 CWQ 这两个广泛使用的 KGQA 基准测试中取得了最先进的性能，在 7B 调整的 LLM 上胜过或与 GPT-4 性能相匹配。此外，GNN-RAG 在多跳和多实体问题上表现出色，其答案 F1 得分超过竞争方法 8.9-15.5%。

May, 2024

大型语言模型在生成能力方面表现出色，但当仅依赖其内部知识时，容易出现幻觉，尤其是在回答需要不太常见的信息的问题时。基于检索的大型语言模型已经成为将其与外部知识结合的潜在解决方案，然而，最近的方法主要强调从非结构化文本语料库进行检索，忽视了底层结构。此外，当前领域存在一个显著的差距，即缺乏对异构知识源（如知识库和文本）上的大型语言模型进行有效定位的实际基准数据集。为了填补这一空白，我们精心策划了一个综合数据集，提出了两个独特挑战：（1）需要从开放域结构化和非结构化的知识源中检索信息的两跳多源问题，正确回答问题需要从结构化知识源中检索信息；（2）符号化查询（例如用于 Wikidata 的 SPARQL）的生成是一个关键要求，增加了额外的挑战。我们的数据集通过预定义的推理链自动生成和人工注释相结合的方式创建，我们还引入了一种新颖的方法，利用多个检索工具，包括文本段落检索和符号化语言辅助检索。我们的模型在解决上述推理挑战方面优于以往的方法。

Oct, 2023

提出了一种简单而有效的方法来检索和重新排序与问题回答相关的三元组，并将它们与问题连接以提高语言模型的表现，实验结果显示，其在常识问答和开放式书本问答数据集上均表现优于现有的最佳方法。

May, 2023

本文提出了一种使用语言模型结合知识进行基于知识的问答的方法，其中包括知识构建方法和深度融合机制，可以优雅地提取结构数据和提高模型性能。

Sep, 2022

通过在知识图谱（KG）上选择推理路径并结合思维链（CoT）和 PageRank 的子图检索方法，本文整合和优化了一个基于大型语言模型（LLM）的管道，可以减少对 LLM 的依赖。最终，RoK 证明了使用较少的 LLM 调用可以达到相同的结果。

Apr, 2024