arXiv cs.CL· Anton Gusarov, Anastasia Volkova, Valentin Khrulkov, Andrey Kuznetsov, Evgenii Maslov, Ivan Oseledets·· 11 小时前AI 评分26
VeriCypher：通过 Text-to-Cypher 生成实现 GraphRAG 的命名实体校验
VeriCypher: Named-Entity Verification for GraphRAG via Text-to-Cypher Generation
AI 导读
VeriCypher 是一个面向标签属性图（LPG）的 LLM text-to-Cypher 问答框架，核心机制是命名实体校验：从生成的 Cypher 查询中抽取节点标签、关系模式、属性键和字面值，与目标图及 schema 比对，将不匹配转为下一轮生成的修正指令。
正文 · AI 翻译
摘要：知识图谱问答传统上聚焦于资源描述框架（RDF）图、SPARQL 查询和基于三元组的表示。然而，带标签属性图（LPG）对基于 LLM 的查询生成提出了不同的挑战：可执行的 Cypher 查询必须与模式结构、遍历方向、属性键和字面实体值保持一致。这促使我们提出 VeriCypher，一个基于 LLM 的 text-to-Cypher 框架，用于在 LPG 上进行问答。它将基于类 Cypher 图模式摘要的条件查询生成与运行时执行、基于 LLM 的查询评估以及迭代纠正相结合，其核心机制是命名实体验证：系统从生成的查询中提取节点标签、关系模式、属性键和字面值，对照目标图和模式进行检查，并将不匹配项转化为下一步生成步骤的纠正指令。我们在 CypherBench 基准上跨多个领域和 LLM 骨干模型评估了 VeriCypher。与 LLM 基线相比，该方法持续提升了答案正确性和查询鲁棒性。消融结果进一步表明，命名实体验证有助于纠正幻觉出的模式元素和实体值，从而支持在异构属性图上进行更可靠的基于 LLM 的问答。
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| 主题： | 人工智能（cs.AI）；计算与语言（cs.CL） |
| MSC 分类： | 68P20, 68T30 |
| ACM 分类： | I.2.7; I.2.11; H.2.4 |
| 引用为： | arXiv:2511.08274 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2511.08274v2 [cs.AI] 查看此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2511.08274 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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2025年11月11日星期二 14:04:00 UTC（532 KB）
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来源：arXiv cs.CL · arxiv.org