CLR-Fact：大模型在知识图谱上多种逻辑操作问题 --- 会并集，不会交集
思维笔记
尽管LLMs在处理一般性知识时表现优异，但在处理特定领域（医疗）的专业知识时却遇到了不小的难题。
研究还发现，通过明确的“思维链”引导，可以显著提升LLMs解决包含多种逻辑操作的复杂逻辑推理问题的能力。
值得注意的是，LLMs在执行集合并操作时能够熟练应对，但在处理集合交操作时却表现不佳，这在逻辑推理中是一个基础而关键的部分。
宏观
├── 1 引言【描述背景和问题】
│ ├── 大型语言模型（LLMs）的能力【背景介绍】
│ │ ├── 在自然语言处理任务中表现出色【技术优势】
│ │ └── 通过广泛训练数据获得丰富的事实知识【知识来源】
│ ├── LLMs在复杂逻辑推理中的能力【技术应用】
│ │ ├── 综合和逻辑推理能力的系统评估【研究目的】
│ │ └── 通过自动生成的复杂推理问题进行评估【评估方法】
│ └── LLMs在复杂逻辑推理中的挑战【问题描述】
│ ├── 特定领域知识推理的挑战【具体挑战】
│ │ └── 例如生物医学领域的专业知识【领域特定】
│ ├── 逻辑操作的挑战【具体挑战】
│ └── 集合运算的不对称性【具体挑战】
│ ├── 集合并运算的熟练度【集合操作】
│ └── 集合交运算的困难【集合操作】
├── 2 背景和相关工作【文献回顾】
│ ├── 事实一致性评估【评估方法】
│ │ ├── 早期基于n-gram的方法【历史方法】
│ │ └── 近期结合实体分析和问答的方法【现代方法】
│ ├── 知识图谱上的复杂逻辑推理【研究领域】
│ │ ├── 利用神经方法回答复杂逻辑查询【方法论】
│ │ └── 各种查询编码方法【技术手段】
│ └── 利用大型语言模型进行推理【研究领域】
│ ├── 链式思考（Chain-of-Thought）提示方法【推理方法】
│ └── 理由工程和问题分解策略【推理方法】
├── 3 CLR-Fact评估框架【评估工具】
│ ├── 构建复杂逻辑推理问题的基准【任务目标】
│ │ ├── 利用高质量知识图谱自动生成问题【数据来源】
│ │ └── 包含多种逻辑操作和约束的问题【问题特性】
│ ├── 逻辑查询在知识图谱上的采样【技术手段】
│ └── 问题生成与关系模板【问题构建】
└── 4 实验【实验操作】
├── 知识图谱的选择【数据选择】
│ ├── FB15k-237【知识图谱】
│ └── PrimeKG【知识图谱】
├── 评估指标【评估方法】
│ ├── Precision@10指标【精度指标】
│ └── 答案匹配【匹配方法】
└── 大型语言模型的选择【模型选择】
├── 多个最新和可访问的模型【模型描述】
└── 模型列表【模型名称】
微观
根据您提供的 “xctv1.pdf” 文件内容，我们可以按照逻辑关系进行中文拆解，分别阐述目的、问题和解法。以下是按照您的要求进行的拆解：
目的：系统评估大型语言模型（LLMs）在结合知识图谱的事实知识上进行复杂逻辑推理的能力。
问题：LLMs 在处理特定领域（如生物医学领域）的复杂逻辑推理任务时面临挑战，尤其是在执行集合运算时。
模型在处理通用知识领域的逻辑推理任务上表现出色，但当涉及到需要更专业领域知识或更复杂逻辑操作的场景时，它们的表现可能不尽如人意。
特别是在需要识别不同集合间的共有元素（交集），LLMs可能难以准确完成这些任务。
在实际应用中，比如在生物医学领域，可能需要从大量数据中识别满足多个条件的实体，这就需要用到集合运算。
如果LLMs不能准确地执行这些运算，就可能影响最终的推理结果和决策质量。
比如医学问诊：
医生根据症状集合 {咳嗽，发热，乏力} 查询知识图谱，找出所有可能与这些症状相关的疾病集合 {流感，肺炎，结核，新冠}、检查结果集合{白细胞计数高，肺部X光显示浸润}。
根据症状集合、检查结果集合，以及可能的疾病集合的交集
比如治疗方案：
- 症状集合、疾病集合、过敏史交集
解法
- 解法：构建一个新的评估基准，利用知识图谱自动生成复杂推理问题，并采用不同的上下文学习方法来评估 LLMs 的表现。
子解法1 - 知识图谱的选择（因为需要高质量、专家策划的事实知识）
- 使用 FB15k-237 和 PrimeKG 知识图谱，分别代表通用领域和生物医学领域的知识。
- 例子：选择 FB15k-237 是因为它包含了从 Freebase 精选的高质量三元组，涵盖通用领域的事实知识。
子解法2 - 复杂问题生成（因为需要评估多步逻辑操作和约束）
- 利用知识图谱自动生成包含多种逻辑操作的问题。
- 例子：生成问题可能涉及关系投影、集合交、集合并和否定等操作。
子解法3 - 上下文学习技术（因为需要提高 LLMs 解决复杂问题的能力）
- 采用链式思考（Chain-of-Thought）提示方法和其他上下文学习方法。
- 例子：使用 Chain-of-Thought 提示可以显著提高 LLMs 在复杂逻辑推理任务上的表现。
子解法4 - 评估指标的确定（为了量化评估 LLMs 的推理准确性）
- 采用 Precision@10 指标和 Jaro-Winkler 文本相似度进行答案匹配。
- 例子：Precision@10 指标可以衡量 LLMs 生成的前十个答案的精确度。
子解法5 - 控制实验设计（为了评估模型在核心逻辑推理操作上的能力）
- 特别设计实验来评估模型在集合运算（如并集和交集）上的表现。
- 例子：通过控制实验发现 LLMs 在集合交集操作上的性能显著下降。
- 目的：评估 LLMs 复杂逻辑推理能力
- 问题：LLMs 在特定领域复杂逻辑推理的挑战
- 子解法1：知识图谱选择
- 因为需要高质量领域知识
- 子解法2：复杂问题生成
- 因为需要评估多步逻辑操作
- 子解法3：上下文学习技术
- 因为需要提高解决复杂问题的能力
- 子解法4：评估指标的确定
- 为了量化评估推理准确性
- 子解法5：控制实验设计
- 为了评估核心逻辑推理操作能力
为什么会并集，不会交集？
环境是特定环境，比如医疗。
我觉得是医疗数据不够，导致不是很能理解，医疗每个词之间的关系。