Concetti Chiave
본 연구는 체인 사고(CoT) 프롬프팅과 상황 학습(ICL)을 활용하여 지식 그래프의 다중 홉 링크 예측 성능을 향상시키는 KG-LLM 프레임워크를 제안한다.
Sintesi
본 연구는 지식 그래프(KG) 분석 분야에서 다중 홉 링크 예측 문제를 해결하기 위해 KG-LLM 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 자연어 처리(NLP) 기술인 체인 사고(CoT) 프롬프팅과 상황 학습(ICL)을 활용하여 KG 내 엔티티 간 관계를 효과적으로 학습하고 예측한다.
연구 결과, KG-LLM 프레임워크를 적용한 모델들이 기존 접근법 및 표준 프레임워크 모델들에 비해 다중 홉 링크 예측 성능이 크게 향상되었다. 특히 ICL을 활용할 경우 모델의 성능이 더욱 크게 개선되었다. 또한 KG-LLM 프레임워크는 모델의 일반화 능력을 크게 향상시켜 이전에 보지 못한 프롬프트에 대해서도 효과적으로 대응할 수 있게 해준다.
Statistiche
node_57359는 relation_160 관계로 node_57261과 연결되어 있다.
node_57261은 relation_161 관계로 node_35831과 연결되어 있다.
node_35831은 relation_160 관계로 node_35829와 연결되어 있다.
Citazioni
"체인 사고(CoT) 프롬프팅과 상황 학습(ICL)을 활용하여 KG 내 엔티티 간 관계를 효과적으로 학습하고 예측할 수 있다."
"KG-LLM 프레임워크를 적용한 모델들이 기존 접근법 및 표준 프레임워크 모델들에 비해 다중 홉 링크 예측 성능이 크게 향상되었다."
"KG-LLM 프레임워크는 모델의 일반화 능력을 크게 향상시켜 이전에 보지 못한 프롬프트에 대해서도 효과적으로 대응할 수 있게 해준다."