Large Language Models and Knowledge Graphs: Opportunities and Challenges
本研究の学術的背景，研究課題の核心をなす学術的「問い」は？
大規模言語モデル（LLMs）は知識表現の世界を一変させています。この変化のポイントは、明示的な知識表現から、明示的な知識とパラメトリック知識（モデルのパラメータによって暗黙的に表現される知識）の両方を含むハイブリッドな表現へのシフトを示しています。では、この新たな焦点が持つ機会とビジョン、そして関連する研究課題とは何かというのが本研究の核心となる問いです。
本研究の目的及び学術的独自性と創造性は？
本研究の目的は、コミュニティ内でのLLM（パラメトリック知識）と知識グラフ（明示的知識）についての一般的な議論を検討し、新たな焦点がもたらす機会やビジョン、それに関連する研究課題や挑戦について調査することです。このような視点を提供することで、知識表現の新たなパラダイムを理解するための基盤を提供します。
本研究の着想に至った経緯や，関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは？
近年、大規模言語モデルが知識表現の分野で注目を浴び、明示的な知識とパラメトリック知識の両方を表現する新たな焦点が生まれてきました。しかし、これらの間の関係性やそれぞれがもたらす機会と課題は十分理解されていません。そこで、本研究ではこれらの課題について考察し、新たな焦点により生じる機会とビジョンについて探求します。このような視点を提供することで、知識表現の新たな動向を理解するための基盤を提供します。
本研究で何をどのように，どこまで明らかにした？
本研究では、LLMと知識グラフについての一般的な議論を検討し、それぞれが明示的な知識とパラメトリック知識の表現にどのように貢献しているか、また新たな焦点がもたらす可能性やビジョンについて探求しました。さらに、これらの新たな焦点がもたらす非明示的な課題やそれに対する研究課題についても考察し、これらの知識表現の新たなパラダイムについての理解を深めました。
本研究の有効性はどのように検証した？
本研究の有効性は、概念的な洞察と実際の研究動向を組み合わせることで確認しました。確立された明示的知識表現とパラメトリック知識表現の各モデルを調査し、新たな焦点がもたらす機会とビジョンについて考察しました。この手法により、両者の間の関連性やそれぞれがもたらす機会と課題を理解するための基盤を提供しました。
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