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ACLDARA：基于知识图谱的问答问题的分解 - 对齐 - 推理自主语言代理
回答知识图谱上的问题（KGQA）是不同实际应用中实现良好性能的语言智能代理的关键。为了提高由大型语言模型（LLMs）驱动的语言智能代理在 KGQA 中的神经符号推理能力，我们提出了 DecompositionAlignment-Reason
PDF21 days ago
GNN-RAG：用于大规模语言模型推理的图神经网络检索
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。
PDFa month ago
WWW通过证据模式检索增强知识图谱上的复杂问题回答
信息检索中的知识图谱问答方法包括两个阶段：子图提取和答案推理。我们认为当前的子图提取方法低估了证据事实之间的结构依赖的重要性。我们提出了证据模式检索（EPR）来在子图提取过程中明确地建模结构依赖关系。通过对资源对的原子相邻模式进行索引，我们
PDF5 months ago
EMNLPReasoningLM: 在预训练语言模型中实现知识图谱中的结构子图推理以解决问题回答
Question Answering over Knowledge Graph (KGQA) aims to seek answer entities for the natural language question from a lar
PDF6 months ago
COLING利用关系路径的混合语义进行知识图谱上的多跳问答
本文提出了一种利用关系路径的混合语义来改善多跳知识图谱问答（KGQA）的方法，以较大程度的解决理解复杂问题的问题，通过实验证明该方法在多跳场景下的优越性。
PDF2 years ago
基于层次化查询图生成的知识图谱复杂问题回答：概述和填写
本文提出了一种基于 AQG（一种统一的图形文法）的端到端模型，由高级解码生成用于约束搜索空间的 AQG 和底级解码构造查询图，旨在优化查询图构建过程，提高在复杂 KGQA 基准测试中的表现。
PDF3 years ago