什么是seo营销,企业网站seo推广技巧,给网站做广告,国外直播做游戏视频网站本文是LLM系列文章#xff0c;针对《Large Language Models Meet Knowledge Graphs to Answer Factoid Questions》的翻译。 大型语言模型与知识图谱相遇#xff0c;回答虚假问题 摘要1 引言2 相关工作3 提出的方法4 实验设计5 结果与讨论6 结论 摘要
最近#xff0c;有研…本文是LLM系列文章针对《Large Language Models Meet Knowledge Graphs to Answer Factoid Questions》的翻译。 大型语言模型与知识图谱相遇回答虚假问题 摘要1 引言2 相关工作3 提出的方法4 实验设计5 结果与讨论6 结论 摘要
最近有研究表明将结构化知识整合到大型语言模型中可以显著提高各种NLP任务的结果。在本文中我们提出了一种方法来探索预训练的文本到文本语言模型该模型丰富了来自知识图谱的附加信息用于回答事实性问题。更具体地说我们提出了一种基于问题实体和候选答案的知识图谱子图提取算法。然后我们通过提取的子图的线性化使用基于transformer的模型获得易于解释的信息。使用提取的信息对候选答案进行最终重新排序可将预训练的文本到文本语言模型的Hits1分数提高4 - 6%。
1 引言
2 相关工作
3 提出的方法
4 实验设计
5 结果与讨论
6 结论
综上所述在本文中我们提出了一种利用知识图谱的附加信息来提高llm问答输出的方法。通过提取与输入问题实体和预测答案候选人相关的子图我们将Hits1提高了4%到6%;并根据提取的子图对候选答案进行进一步排序。我们的结果分析表明建议的解决方案提高了交叉题的分数而对比较题几乎没有影响。消融研究证明了pipeline各步骤的效率。作为未来的工作我们计划将我们的方法扩展到其他语言并使用实体链接器和其他生成式Transformer模型测试整个pipeline。
