Best Student Paper Award für AIX

14.02.2025

Wir freuen uns, Ihnen mitteilen zu können, dass das Paper von Jiang L. Jiang, J. Huang und C. Möller , Ontology-Guided, Hybrid Prompt Learning for Generalization in Knowledge Graph Question Answering, betreut von Prof. Dr. Ricardo Usbeck, auf der IEEE International Conference on Semantic Computing (ICSC) 2025 in Los Angeles, CA, USA, angenommen wurde!

Unser Beitrag hat den Best Student Paper Award @ ICSC 2025 gewonnen!

Abstract: Die meisten existierenden Ansätze zur Beantwortung von Wissensgraphen (Knowledge Graph Question Answering, KGQA) sind für einen bestimmten Wissensgraphen (KG) konzipiert, wie z.B. Wikidata, DBpedia oder Freebase. Aufgrund der Heterogenität des zugrunde liegenden Graphenschemas, der Topologie und der Assertionen können die meisten KGQA-Systeme nicht ohne ressourcenintensive Trainingsdaten auf unbekannte Wissensgraphen (KGs) übertragen werden. Wir stellen OntoSCPrompt vor, einen neuartigen Large Language Model (LLM)-basierten KGQA-Ansatz mit einer zweistufigen Architektur, die semantisches Parsing von KG-abhängigen Interaktionen trennt. OntoSCPrompt generiert zunächst eine SPARQL-Abfragestruktur (einschließlich SPARQL-Schlüsselwörtern wie SELECT, ASK, WHERE und Platzhaltern für fehlende Token) und füllt sie dann mit KG-spezifischen Informationen. Um das Verständnis der zugrundeliegenden KG zu verbessern, stellen wir eine ontologiegeleitete, hybride Prompt-Lernstrategie vor, die die KG-Ontologie in den Lernprozess von hybriden Prompts (z.B. diskrete und kontinuierliche Vektoren) integriert. Außerdem stellen wir mehrere aufgabenspezifische Dekodierungsstrategien vor, um die Korrektheit und Ausführbarkeit der generierten SPARQL-Anfragen in beiden Phasen sicherzustellen. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass OntoSCPrompt auf einer Reihe von KGQA-Datensätzen wie CWQ, WebQSP und LC-QuAD 1.0 auf ressourceneffiziente Weise genauso gut abschneidet wie SOTA-Ansätze ohne Nachschulung und sich gut auf ungesehene domänenspezifische KGs wie DBLP-QuAD und CoyPu KG verallgemeinern lässt.