כתבה
arXiv cs.CL ·
Explore-on-Graph: שילוב מודלי שפה גדולים עם גרפים של ידע
Explore-on-Graph: Hybrid Embedding-LLM Reasoning for Knowledge Graph Question Answering under Incompleteness
Explore-on-Graph הוא כלי לענות שאלות על גרפים של ידע חלקיים. הוא משלב מודלי שפה גדולים עם גרפים של ידע ומשתמש ב-LangGraph. הוא מראה תוצאות טובות יותר משיטות אחרות במקרים של חוסר ידע.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.39786v1 Announce Type: new Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly combined with knowledge graphs (KGs) to ground reasoning in structured evidence. However, most LLM-based KGQA methods rely on traversing existing graph edges and become unreliable when reasoning paths are broken by missing facts. Alternatives that ask LLMs to generate missing knowledge risk introducing hallucinated evidence. We introduce XoG (eXplore-on-Graph), a framework for multi-hop question answering over incomplete KGs that recovers missing reasoning paths from learned graph structure rather than LLM parametric knowledge. XoG combines type-level entity-relation statistics to identify candidate relations with KG embeddings to retrieve plausible missing entities, using the LLM as a semantic se
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית