14. Februar 2025, von Janis-Marie Paul

Foto: Janis-Marie Paul

Wir freuen uns, bekannt zu geben, dass Longquan Jiang, Junbo Huang und Cedric Möller für ihre Forschung "Ontology-Guided Hybrid Prompt Learning for Generalization in Knowledge Graph Question Answering" auf der 19. IEEE International Conference on Semantic Computing (ICSC 2025) mit dem Best Student Paper Award ausgezeichnet wurden.

Über die IEEE ICSC

Die IEEE International Conference on Semantic Computing (ICSC) widmet sich der Extraktion, Repräsentation, Integration und Anwendung von Semantik in verschiedenen Bereichen – von Daten und Dokumenten bis hin zu KI-gestützten Systemen. Die Konferenz bringt führende Forschende zusammen, die an semantischer Analyse, Wissensintegration und intelligenten Schnittstellen arbeiten.

Forschungshighlights: OntoSCPrompt

In ihrem prämierten Paper präsentieren die Forschenden OntoSCPrompt, einen LLM-basierten Ansatz für Knowledge Graph Question Answering (KGQA). Bestehende KGQA-Systeme sind oft auf spezifische Knowledge Graphs (KGs) wie Wikidata, DBpedia oder Freebase zugeschnitten und haben Schwierigkeiten, auf unbekannte KGs zu verallgemeinern, da diese unterschiedliche Strukturen und Schemata aufweisen.

Wichtige Beiträge von OntoSCPrompt:

• Zweistufige Architektur: Trennt semantisches Parsing von KG-abhängigen Interaktionen
• Ontology-Guided Hybrid Prompt Learning: Integriert KG-Ontologien in das Prompt-Learning
• Effiziente Generalisierung: Erreicht SOTA-Performance ohne zusätzliches Training auf neuen KGs
• Anpassungsfähigkeit an verschiedene Domänen: Funktioniert auch für spezifische KGs wie DBLP-QuAD und CoyPu KG

Durch die Trennung der SPARQL-Query-Generierung von der Einbindung KG-spezifischer Informationen reduziert OntoSCPrompt den Trainingsaufwand erheblich und ermöglicht eine flexible Nutzung für verschiedenste KGs.

Hier geht’s zum vollständigen Paper