Hivi Karibuni, Nimeona Makala 2 Nzuri za LLM+KG kwa Utoaji Hoja wa Kimantiki Changamano

Hivi karibuni, nimeona makala 2 nzuri za LLM+KG kwa utoaji hoja wa kimantiki changamano\n\n1. LARK https://arxiv.org/abs/2305.01157\nComplex Logical Reasoning over Knowledge Graphs using Large Language Models\n\n2. ROG https://arxiv.org/abs/2512.19092\nA Large Language Model Based Method for Complex Logical Reasoning over Knowledge Graphs\n\n## I. Matatizo ya Utoaji Hoja wa Grafu ya Maarifa\n\nGrafu ya Maarifa (KG) kama chombo kikuu cha maarifa yaliyopangwa, inakabiliwa na changamoto kuu tatu:\n\n- Ugumu: Mchanganyiko wa mlipuko wa utoaji hoja wa hatua nyingi, makutano na muungano, kukataa, n.k.\n- Kutokamilika: KG za ulimwengu halisi kwa ujumla zina kelele na upungufu\n- Ujumuishaji: Mbinu za jadi za upachikaji ni ngumu kuhamisha kwenye hifadhidata\n\Suluhisho za jadi (kama vile Query2Box, BetaE) hutegemea nafasi ya upachikaji wa kijiometri, kuiga operesheni ya kimantiki kama vekta/operesheni ya kisanduku, lakini hupoteza habari vibaya katika utoaji hoja wa kina. Jinsi ya kufanya mfumo uelewe muundo wa kimantiki na pia utoe hoja kwa urahisi? Kuibuka kwa miundo mikuu ya lugha (LLM) kunatoa mawazo mapya.\n\nMchoro 1: Mchakato wa utengano wa mnyororo wa swali la LARK na utoaji hoja wa LLM. Hutenganisha swali changamano la operesheni nyingi katika maswali madogo ya operesheni moja, na kuyatatua hatua kwa hatua.\n\n## II. Suluhisho: Urithi na Mageuzi ya Mbinu za Vizazi Viwili\n\n### LARK (2023) —— Kazi ya Upainia\n\nMchoro 2: Mkakati wa utengano wa aina 14 za swali. 3p imegawanywa katika makadirio 3, 3i imegawanywa katika makadirio 3 + makutano 1.\n\nUbunifu Mkuu: Muhtasari wa Swali + Utengano wa Mnyororo wa Kimantiki\n\nUbunifu wa Vipengele\nMuhtasari wa Swali\nHubadilisha huluki/mahusiano na Kitambulisho, huondoa udanganyifu, huboresha ujumuishaji\nUtafutaji wa ujirani\nUtafutaji wa kina kwanza wa k-hop (k=3), hutoa mnyororo wa grafu ndogo inayohusiana\nUtengano wa mnyororo\nSwali la operesheni nyingi → Mfuatano wa maswali madogo ya operesheni moja\nUtoaji hoja wa mpangilio\nHukumbuka matokeo ya kati, hubadilisha nafasi za kushikilia kwa mpangilio wa kimantiki\nUfahamu muhimu: LLM ina ujuzi katika maswali rahisi, utendaji unaboreshwa kwa 20%-33% baada ya maswali changamano kutenganishwa.\n\n### ROG (2025) —— Toleo Lililoendelezwa\n\nHuirithi mfumo wa LARK, na kuongeza utaratibu wa makubaliano ya Wakala:\n\nROG = Msingi wa LARK + Ushirikiano wa Wakala Nyingi + Uimarishaji wa Mnyororo wa Mawazo\n\nMaelezo ya Maboresho\nUbunifu wa Wakala\nWakala mahiri = Hifadhi ya Maarifa + LLM, uamuzi wa makubaliano ya Wakala Nyingi\nUboreshaji wa CoT\nKiolezo cha kidokezo cha mnyororo wa mawazo kilicho wazi zaidi\nUrekebishaji wa ndani\nKulingana na ChatGLM+Neo4j, inayolenga nyanja wima kama vile umeme\nMfumo wa mtiririko wa data wa ROG\n\nRukia la Utendaji: Kwenye FB15k, swali la ip (makadirio baada ya makutano) MRR iliongezeka kutoka 29.3→62.0, ongezeko la 111%!\n\nJedwali la 1: Ulinganisho wa hifadhidata ya FB15k MRR. ROG inaongoza kwa ujumla, na uboreshaji muhimu zaidi katika maswali mchanganyiko.\n\n## III. Uanzishwaji wa Dhana na Mwelekeo wa Baadaye\n\nMakala za vizazi viwili kwa pamoja zimethibitisha dhana:\n\n> \