Textual understanding boost in the WikiRace
Raman Ebrahimi, Sean Fuhrman, Kendrick Nguyen, Harini Gurusankar, Massimo Franceschetti
WikiRace游戏,玩家仅使用超链接在维基百科文章之间导航,作为复杂信息网络中目标导向搜索的引人注目的基准。 本文对这项任务的导航策略进行了系统评估,比较了以图-理论结构(介于两者之间中心度)、语义意义(语言模型嵌入)和混合方法为指导的代理。 通过在大型维基百科子图上严格的基准测试,我们证明了一个纯粹贪婪的代理,以文章标题的语义相似性为指导,绝大多数都是有效的。 这种策略与简单的避免循环机制相结合,实现了完美的成功率,并以比结构或混合方法更好的一个数量级的效率导航网络。 我们的发现强调了纯粹结构后脑堤的关键局限性,用于目标导向搜索,并强调了大型语言模型在复杂信息空间中充当强大、零镜头语义导航器的变革潜力。
The WikiRace game, where players navigate between Wikipedia articles using only hyperlinks, serves as a compelling benchmark for goal-directed search in complex information networks. This paper presents a systematic evaluation of navigation strategies for this task, comparing agents guided by graph-theoretic structure (betweenness centrality), semantic meaning (language model embeddings), and hybrid approaches. Through rigorous benchmarking on a large Wikipedia subgraph, we demonstrate that a pu...