Spezifische Fragebeantwortung in Domänen über Wissensgraphen unter Verwendung logischer Programmierung und Large Language Models

Die Beantwortung von Fragen über domänenspezifische Graphen erfordert aufgrund der geringen Anzahl an Relationen und der spezifischen Natur der Domäne einen maßgeschneiderten Ansatz. Unser Ansatz integriert klassische logische Programmiersprachen in große Sprachmodelle (LLMs), wodurch die Nutzung von logischen Schlussfolgerungsfähigkeiten zur Lösung der Aufgabe der Wissensgraphen-Fragebeantwortung (KGQA) ermöglicht wird. Durch die Darstellung von Fragen als Prolog-Abfragen – welche eine lesbare und nahe an der natürlichen Sprache liegende Repräsentation bieten – wird die Generierung programmatisch abgeleiteter Antworten erleichtert. Zur Überprüfung der Wirksamkeit unseres Ansatzes evaluieren wir ihn anhand eines etablierten Benchmark-Datensatzes, MetaQA. Unsere experimentellen Ergebnisse zeigen, dass unsere Methode selbst bei Trainingsdaten, die nur aus einem kleinen Bruchteil annotierter Beispiele bestehen, eine genaue Identifizierung der korrekten Antwortentitäten für alle Testfragen erreicht. Insgesamt stellt unsere Arbeit einen vielversprechenden Ansatz zur Fragebeantwortung über domänenspezifische Graphen dar und bietet eine nachvollziehbare und robuste Lösung durch die Integration logischer Programmiersprachen.