Краткое содержание

arXiv:2511.14256v1 Тип объявления: новый Аннотация: Вывод знаний на основе графов знаний (Knowledge Graph Reasoning, KGR) — это задача вывода новых знаний путем выполнения логических умозаключений на графах знаний. Недавно большие языковые модели (Large Language Models, LLMs) продемонстрировали выдающиеся результаты в сложных задачах рассуждений. Несмотря на многообещающий успех, современные методы KGR на основе LLM все еще сталкиваются с двумя критическими ограничениями. Во-первых, существующие подходы часто извлекают пути рассуждения без разбора, не оценивая их различную значимость, что может вводить нерелевантный шум и сбивать с толку LLM. Во-вторых, хотя многие методы используют LLM для динамического исследования потенциальных путей рассуждения, они требуют высоких затрат на поиск и частых обращений к LLM. Для устранения этих ограничений мы предлагаем PathMind — новую архитектуру, предназначенную для повышения достоверности и интерпретируемости рассуждений за счет избирательного направления LLM важными путями рассуждения. Конкретно, PathMind следует парадигме «Извлечение-Приоритизация-Рассуждение». Сначала она извлекает подграф запроса из...