Investigating the use of language models for natural language querying over knowledge graphs
Étude de l'utilisation des modèles de langages pour l'interrogation en langue naturelle des graphes de connaissances
Résumé
In this article, we present the results of an in-depth study of the performance of language
models (LLMs) in the context of question-answering over knowledge graphs (KGQA). The
experimental methodology was structured around two different approaches: generation of
SPARQL queries and direct question-answering. The results on the QALD-10 benchmark
showed very poor results in the first approach and fair results in the second approach, with
important variations between the different types of questions and answers.
Dans cet article, nous présentons les résultats d’une étude approfon-
die des performances des grands modèles de langage (LLM) dans le contexte
de l’interrogation des graphes de connaissances en langue naturelle (KGQA).
La méthodologie de l’expérimentation a été structurée en deux approches distinctes : la génération de requêtes SPARQL et l’interrogation directe. Les résultats sur le benchmark QALD-10 ont révélé des performances très faibles dans
la première approche et des performances correctes dans la deuxième, avec des
variations importantes selon le type des questions-réponses.
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