疑似グラフデータ学習によるLLMのグラフ理解能力の向上

既存の大規模言語モデルは，グラフ構造の理解が不十分であり，部分的な知識グラフが与えられても推論を誤る場合がある．この能力を学習によって向上させることが望ましいが，実世界の知識グラフの学習データの構築には，大きなアノテーションコストがかかる．そこで，我々は疑似生成した知識グラフとグラフ構造のデータセットを用いた低コストな学習手法を提案する．実験結果から，提案手法は単一ステップの質問応答タスクにおいて十分なグラフ理解能力の向上を確認できた．また複数ステップ理解へ拡張する際の課題と方向性について議論する．