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Communication Dans Un Congrès Année : 2024

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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hal-04602983 , version 1 (06-06-2024)

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Identifiants

  • HAL Id : hal-04602983 , version 1

Citer

Alexandra Épiphanie Padonou, Peggy Cellier, Sébastien Ferré. Étude de l'utilisation des modèles de langages pour l'interrogation en langue naturelle des graphes de connaissances. EGC 2024 - 24ème conférence francophone sur l'Extraction et la Gestion des Connaissances, Jan 2024, Dijon, France. pp.1-8. ⟨hal-04602983⟩
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