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无本体的通用领域知识图到文本生成数据集
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文研究了预训练语言模型（PLMs）在图转文本生成中的应用，分析了任务自适应预训练策略对BART和T5模型性能的影响。研究表明，知识图谱的使用可以提高语言模型的准确性，并提出了新的数据集WikiGraphs以促进相关研究。同时，探讨了大型语言模型在理解图形数据方面的局限性及未来研究方向。
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关键要点
- 本文研究了预训练语言模型（PLMs）在图转文本生成中的应用，分析了任务自适应预训练策略对BART和T5模型性能的影响。
- 研究表明，知识图谱的使用可以提高语言模型的准确性，并减少生成文本的毒性。
- 提出了新的数据集WikiGraphs，以促进条件文本生成、图形生成和图形表示学习的研究。
- 分析了当前大型语言模型在理解图形数据方面的局限性，指出需要进一步研究以增强其图形处理能力。
- 提出了三种框架：增强的知识图谱、增强的大型语言模型和协同增强，以实现双向推理和提高自然语言处理表现。
- 研究了大型语言模型在零样本生成知识图谱到文本的能力，发现已有知识与输出文本质量相关。
- 介绍了Text2KGBench基准评估工具，用于评估语言模型从自然语言文本生成知识图谱的能力。
- 提出了一种微调框架GLaM，将知识图形转化为问题-答案对的替代文本表示，增强了结构化推理能力。
- 使用Graph-CoT框架，通过对图进行迭代推理，提高知识密集型任务中的性能。
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延伸问答
预训练语言模型在图转文本生成中有什么应用？
预训练语言模型（PLMs）如BART和T5在图转文本生成中表现出色，任务自适应预训练策略进一步提升了它们的性能。
WikiGraphs数据集的目的是什么？
WikiGraphs数据集旨在促进条件文本生成、图形生成和图形表示学习的研究，包含每篇维基百科文章及其对应的知识图。
知识图谱如何提高语言模型的准确性？
知识图谱的使用可以提高语言模型的事实准确性，并减少生成文本的毒性，从而提升整体性能。
当前大型语言模型在理解图形数据方面存在哪些局限性？
当前大型语言模型在理解图结构和执行相关推理任务方面存在局限性，需要进一步研究以增强其图形处理能力。
GLaM框架的主要功能是什么？
GLaM框架将知识图形转化为问题-答案对的替代文本表示，增强了模型的结构化推理能力。
Graph-CoT框架如何提高知识密集型任务的性能？
Graph-CoT框架通过对图进行迭代推理，将大型语言模型与图结合，从而提高知识密集型任务的性能。
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