ChatGPT 与传统知识图谱问答系统的比较：知识图谱聊天机器人的现状与未来方向
计算与语言
2023-02-14 v1 人工智能
信息检索
摘要
知识图谱（KGs）的对话式 AI 与问答系统（QASs）均为新兴研究领域：它们通过自然语言接口使用户能够轻松有效地提取信息。对话式 AI 模拟与人的对话；然而，其受限于训练数据集中所包含的数据。相比之下，问答系统通过将自然语言问题理解并转换为数据库引擎所支持的形式化查询，从知识图谱中检索最新信息。在本文中，我们针对将两者结合为新型知识图谱聊天机器人的现有方案进行了全面研究。我们的框架将两种代表性对话模型 ChatGPT 和 Galactica 与当前最先进的问答系统 KGQAN 进行比较。我们使用跨多个应用领域的四个真实知识图谱进行彻底评估，以识别各类系统的当前局限。基于我们的发现，我们提出了赋予问答系统以知识图谱聊天机器人能力的开放研究机遇。所有基准与所有原始结果均已公开1以供进一步分析。
引用
@article{arxiv.2302.06466,
title = {ChatGPT versus Traditional Question Answering for Knowledge Graphs: Current Status and Future Directions Towards Knowledge Graph Chatbots},
author = {Reham Omar and Omij Mangukiya and Panos Kalnis and Essam Mansour},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.06466},
year = {2023}
}
备注
9 pages