グラフ構造と知識ガイド編集の融合による解釈可能な時間的知識グラフ推論

要約

時間的知識グラフ推論（TKGR）において、既存のLLMベースの手法は構造的関係よりも文脈を優先するため、動的グラフからの関連サブグラフ抽出に苦戦し、幻覚を起こしやすいという課題がある。本研究では、GNNの構造的モデリングとLLMの文脈理解を融合したハイブリッドフレームワーク「IGETR」を提案し、ICEWSデータセットでSOTAを達成した。

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