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[Paper Review] How to Mitigate Information Loss in Knowledge Graphs for GraphRAG
How to Mitigate Information Loss in Knowledge Graphs for GraphRAG: Leveraging Triple Context Restoration and Query-Driven Feedback 0. Abstract최근 KG를 활용하는 LLM 연구들은 KG가 완전하다는 가정을 하고 있어, KGC의 본절적 한계와 비정형 글을 엔티티-엣지의 트리플로 바꾸면서 문맥적 손실을 가져옵니다.해당 논문에서는 Triple Context Restoration and Query-driven Feedback(TCR-QF) 프레임워크를 제안합니다. 문맥 정보를 재구성하고 반복적인 쿼리 기반 피드백으로 KG 구조를 정제합니다. 1. Introduction문제 제기: 기존 KG-aug..
[Paper Review] Can LLMs be Good Graph Judger for KnowledgeGraph Construction?
Can LLMs be Good Graph Judger for KnowledgeGraph Construction? 1. Introduction비정형 텍스트를 정형 지식 그래프로 변환하는 것은 정보 관리와 정보 검색에서 중추적인 역할입니다. 지식 그래프 구축은 다양한 정보 소스로부터 수동적인 간섭의 필요성 없이 구조화된 지식 표현을 발전시키는 것을 목표로 하고 있습니다. GraphRAG와 추천시스템을 포함한 데이터 과학 애플리케이션의 중추적인 역할을 하는 지식 그래프는 더 방대한 정보의 이해와 처리로 중요해지고 있습니다.최근 LLM은 다양한 제로샷 또는 퓨샷에서 엄청난 일반화 성능을 보여주고 있습니다. 또한 LLM은 자연어처리와 지식 그래프 관련해서도 좋은 성능을 보여주고 있습니다. 결과적으로, 비정형 ..