ChatGPT is not Enough: Enhancing Large Language Models with Knowledge Graphs for Fact-aware Language Modeling
1. 本研究の学術的な背景と研究が解決する問題は何ですか？
→ ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）の出現により、これらのモデルが収集する情報が英語圏の知識グラフと重複することが研究者によって指摘されています。本研究では、知識グラフを用いて、大量の自然言語処理のモデルの性能を向上することを目的としています。
2. 本研究の目的と独自性は何ですか？
→ 本研究の目的は、前提となる知識グラフに基づいて、大規模言語モデルを強化することで、テキスト生成時の事実引用能力を向上させ、ユーザーにより賢明な応答を提供することです。
3. 研究の着想を得た経緯や、関連する国内外の研究動向とは何ですか？
→ 効率的な情報共有の可能性について考えた過去の研究があります。 大規模言語モデルが知識グラフに基づいて強化されるため、文脈に応じた回答を生成することが期待されます。
4. 本研究で明らかにされた成果は何ですか？
→ 本研究では、知識グラフを用いて、大規模な言語モデルを強化することで、記述を収集するプログラムを自動的に生成することが可能となります。この手法を用いることで、ユーザーに対してより丁寧な回答を提供することが可能となります。
5. 本研究の有効性はどのように検証した？
→ 本研究で提案された手法を用いてテキスト生成を行い、従来の大規模言語モデルに比べてより正確な回答を生成できることを示しました。