Research Trends for the Interplay between Large Language Models and Knowledge Graphs

要約

この調査では、AI の理解、推論、言語処理の能力を向上させるために重要な、大規模言語モデル (LLM) とナレッジ グラフ (KG) の相乗関係を調査します。
KG 質問応答、オントロジー生成、KG 検証、LLM による KG の精度と一貫性の強化などの分野を調査することで、現在の研究のギャップに対処することを目的としています。
この論文では、KG の説明テキストと自然言語クエリを生成する際の LLM の役割をさらに検討します。
この研究は、LLM-KG 相互作用の分類、方法論の検討、共同使用と潜在的なバイアスの調査を含む構造化分析を通じて、LLM と KG の組み合わせの可能性について新たな洞察を提供することを目指しています。
AI アプリケーションを改善するためのそれらの相互作用の重要性を強調し、将来の研究の方向性を概説します。

要約(オリジナル)

This survey investigates the synergistic relationship between Large Language Models (LLMs) and Knowledge Graphs (KGs), which is crucial for advancing AI’s capabilities in understanding, reasoning, and language processing. It aims to address gaps in current research by exploring areas such as KG Question Answering, ontology generation, KG validation, and the enhancement of KG accuracy and consistency through LLMs. The paper further examines the roles of LLMs in generating descriptive texts and natural language queries for KGs. Through a structured analysis that includes categorizing LLM-KG interactions, examining methodologies, and investigating collaborative uses and potential biases, this study seeks to provide new insights into the combined potential of LLMs and KGs. It highlights the importance of their interaction for improving AI applications and outlines future research directions.

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