将知识图谱融合在大模型文章生成上_知识图谱和大模型结合

概述

本文的研究背景是利用大型语言模型进行零样本自然语言生成。目标是将知识图谱中的结构化数据转换成人类可理解的文本。 过去的方法主要是基于模板的，但在数据规模较小的情况下表现有限。本文提出了利用大型语言模型进行零样本生成的方法来解决这一问题。 本文的研究方法是使用预训练的大型语言模型，并根据模型对三元组结构的理解进行零样本生成。 本文在WebNLG 2020挑战赛上展示了ChatGPT模型的近乎最优性能，但在某些指标上稍逊一筹。此外，本文还比较了论述句、非事实陈述和虚构陈述之间的差异，证明了模型对于解析数据的已有知识与输出文本质量之间存在显著关联。这些性能结果能够支持本文的目标。

重要问题探讨

以下是根据所提供的文本提出的五个深入的问题，以挑战读者的观点并引起好奇心，并基于给出的文本提供逻辑和详细的回答：

1. 在文本生成的领域中，知识图谱对于提高生成质量起了什么作用？ 答：根据提供的文本，文章《An unsupervised joint system for text generation from knowledge graphs and semantic parsing》介绍了一种从知识图谱和语义解析生成文本的联合系统。知识图谱为文本生成提供了丰富的、结构化的信息，可以作为生成过程中的重要参考。它可以帮助模型理解实体之间的关系、属性以及上下文语境，从而生成更加准确和一致的文本。

2. BLEURT在文本生成任务中的表现如何？ 答：根据提供的文本，文章《BLEURT: Learning robust metrics for text generation》介绍了BLEURT，一种用于文本生成的鲁棒性评估指标。BLEURT通过学习评估文本生成模型的质量，可用于提供准确的评估和度量。它在评价生成文本的相关性和质量方面取得了良好的效果，有助于改进和优化文本生成模型。

3. 在生成图文本任务中，如何保留结构信息？ 答：根据提供的文本，文章《Structural information preserving for graph-to-text generation》介绍了一种保留图结构信息的方法。该方法通过引入图层和节点级别的注意力机制，确保生成的文本准确反映了图中的结构信息。通过细致地处理图中的关系、属性和上下文，该方法可以生成更准确和具有结构的图文本。

4. Wikidata在知识图谱研究中的作用是什么？ 答：根据提供的文本，文章《Wikidata: a free collaborative knowledgebase》介绍了Wikidata，一个自由协作的知识库。Wikidata提供了一个集中的、可扩展的知识图谱，包含大量的实体、属性和关系。在知识图谱的研究中，Wikidata可以作为一个重要的信息源，提供高质量、多样化的知识，并为各种任务，如文本生成和推荐系统，提供有价值的支持。

5. 哪些方法可以改善图文本生成模型的性能？ 答：根据提供的文本，文章《Improving text-to-text pre-trained models for the graph-to-text task》介绍了一种改进图文本生成模型性能的方法。该方法利用文本到文本预训练模型，通过对模型进行微调和优化，使其适应图文本生成任务。通过将预训练模型与图结构信息结合，该方法实现了更好的性能和生成质量。

论文：2307.07312