多跳問答

深度分析

RSF‑GLLM：可微分軟流與動態門控彌合知識圖譜多跳問答語意鴻溝

多跳知識圖譜問答常因中繼節點與問題詞彙無交集而失效。研究提出RSF‑GLLM，利用可微軟軟流與動態門控在圖上傳遞概率，抽取離散推理路徑再以LLM生成答案。實驗顯示在WebQSP與CWQ上達到90%以上命中率，推論速度提升21倍，此架構亦為大型模型降低資源需求、提升商業化可行性鋪路。