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Reasoning on Graphs: Faithful and Interpretable Large Language Model Reasonin
摘要 大型语言模型(llm)在复杂任务中表现出令人印象深刻的推理能力。然而,他们在推理过程中缺乏最新的知识和经验幻觉,这可能导致不正确的推理过程,降低他们的表现和可信度。知识图谱(Knowledge graphs, KGs)以结构化的形式捕获了大量的事实,为推理提供了可靠的知识来源。然而,现有的基于kg的LLM推理方法只将kg作为事实知识库,忽略了其结构信息对推理的重要性。在本文中,我们提出了一
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