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论文浅尝 | 在图上思考:基于知识图谱的深度且负责的大语言模型推理

在图上思考:基于知识图谱的深度且负责的大语言模型推理

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笔记整理:孙硕硕,东南大学硕士,研究方向为自然语言处理

链接:https://arxiv.org/abs/2307.07697

1. 动机

本文的动机是大型语言模型在各种任务中取得了较大的进步,但它们往往难以完成复杂的推理,并且在知识可追溯性、及时性和准确性等至关重要的情况下表现出较差的性能。为了解决这些限制,作者提出了 Think-on-Graph (ToG),这是一个新颖的框架,它利用知识图谱来增强 LLM 的深度和负责任的推理能力。通过使用 ToG,可以识别与给定问题相关的实体,并进行探索和推理以从外部知识数据库中检索相关三元组。这个迭代过程生成多个推理路径,由顺序连接的三元组组成,直到收集到足够的信息以回答问题或达到最大深度。通过对复杂的多跳推理问答任务的实验,作者证明了 ToG 优于现有方法,有效地解决了 LLM 的上述限制,而不会带来额外的训练成本。

2. 贡献

本文的主要贡献包括:

1)提出了一种新的框架 ToG,该框架集成了思维推理和知识图谱链来回答知识密集型问题。

2)ToG框架从类人迭代信息检索中汲取灵感,生成多个高概率推理路径。

3) 实验结果表明,ToG在不增加训练成本的情况下显著增强了现有的提示方法,缓解了LLM中的幻觉问题,展示了将LLM与知识图谱集成用于推理任务的潜力。

3. 方法

本文引入了 ToG,这是一种用于图搜索的新范式,它提示 LLM 根据给定的查询中的实体探索多种可能的推理路径。ToG 不断维护问题 x 的 topN 推理路径 p,每条路径由几个三元组 Ti 组成。ToG 搜索的整个过程可以分为以下三个步骤:实体获取、探索和推理。根据中间步骤的组合,本文提出了两种方法:基于实体的 ToG 和基于关系的 ToG。

基于实体的ToG

ToG 首先提示 LLM 提取问题中的实体并获得每个实体对问题的贡献分数。这与之前将问题分解为子问题的方法不同,ToG 更强调实体。在 ToG 框架中,探索阶段至关重要,因为它旨在识别最相关的 top-N 三元组作为给定问题的推理路径中的中间步骤,基于广度优先搜索。这一阶段包括两个不同的阶段:关系探索和实体探索。作者采用两个步骤来生成当前搜索迭代、搜索和修剪的关系候选集,LLM自动完成这个过程。关系探索阶段首先搜索与当前实体集中每个实体相关联的所有关系。搜索过程可以通过执行两个简单的预定义形式查询轻松完成,这使得 ToG 在没有任何训练成本的情况下很好地适应不同的 KB。一旦获得了候选集和关系搜索,就会对查询贡献较低的边进行剪枝,只保留前 N 个边作为当前探索迭代的终止。可以利用LLM根据给定的问题基于当前实体剪枝,得到与当前关系集,即最相关的top-N关系及其对应的分数。与关系探索类似,实体探索仍然使用 LLM 自动执行的两个步骤,即搜索和修剪。在执行上述两种探索后,可以构建一个综合推理路径,其中每个中间步骤对应于一个顺序相关的三元组。在通过探索过程获得当前推理路径 P 后,提示 LLM 评估当前推理路径是否足以推断答案。如果评估产生积极的结果,对得分进行归一化并提示 LLM 使用以问题为输入的推理路径生成答案。相反,如果评估产生负面结果,重复探索和推理步骤,直到评估为正或达到最大搜索深度。

基于关系的ToG

以往的知识库问答方法,特别是那些利用语义解析的方法,主要依赖于基于关系的信息来生成正式查询。实体的文字信息并不总是完整的,尤其是在对缺少实体“名称”一部分的不完整知识图谱执行查询时,这可能会误导推理。因此,本文提出了基于关系的 ToG,它消除了探索过程中搜索中间实体的需要。它利用 LLM 的推理能力为推理过程中的每个链使用不同的候选集来生成答案。这种方法提供了两个关键好处:1)它消除了对探索实体耗时的过程的需求,从而降低了整体方法成本并显著提高了推理速度。2) 特别是在不完整的 KB 数据集下,这种方法主要关注关系的语义信息,导致更高的准确性。值得注意的是,这两种方法都遵循类似的管道,但在中间步骤中扩展推理链方面有所不同。

与基于实体的 ToG 相比,基于关系的 ToG 只涉及关系的探索和推理,其中推理阶段保持不变。两种方法之间最显著的区别是以下两种方法:实体集合中采样的样本是独立同分布的,通过计算几个样本的平均值,可以推导出实体集内关系的平均值。由于中间步骤不涉及任何实体,需要根据关系、历史路径和实体集合获得候选集,其中实体集是固定的。因此,候选实体集作为推理路径中的终端节点。具体算法步骤如表1所示。

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图1 算法步骤

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图2    本文方法的总体框架

4. 实验

本文在知识密集型任务上评估提出的方法,问题需要特定的知识来回答,LLM 在这种任务上经常会遇到幻觉问题。Complex Web Questions (CWQ)是一个用于回答需要对多个三元组进行推理的复杂问题的数据集,它包含大量自然语言中的复杂问题。本文前人工作相同,使用完全匹配精度作为评估指标。

对于 CWQ 数据集,作者随机选择 1,000 个样本作为测试集。然后排除了无法成功执行 SPARQL 查询和链接到缺乏“名称”关系答案的实体的样本。最终实验保留了 995 个样本。主要知识库来源是 Freebase。本文将探索、推理和答案生成的温度设置为 0,以实现可重复性,并将生成的最大token长度设置为 256。本文使用了 ChatGPT API 执行上述过程。

对于基线模型,作者使用标准提示 (IO 提示) 和思维链提示 (CoT),其中包含 6 个上下文示例和“逐步”推理链。ToG 在 CWQ 数据集上的性能如表 2 所示。很明显,在仅保留三个推理路径的实验条件下,每条路径的最大长度为 3,ToG(E) 在 CWQ 上的表现优于 CoT 14.86%,ToG(R) 为 17.47%。

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表1    CWQ 数据集的性能。ToG(E) 和 ToG(R) 分别表示基于实体的 ToG 和基于关系的 ToG

5. 总结

在这项工作中,作者提出了一种新的框架 ToG,该框架集成了思维推理和知识图谱链来回答知识密集型问题。ToG框架从类人迭代信息检索中汲取灵感,生成多个高概率推理路径。实验结果表明,ToG在不增加训练成本的情况下显著增强了现有的提示方法,缓解了LLM中的幻觉问题,展示了将LLM与知识图谱集成用于推理任务的潜力。


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