技术动态 | 大模型用于知识图谱增量构建思路iText2KG

主要观点总结

文章介绍了如何使用大模型进行知识图谱构建，重点介绍了iText2KG方案。该方案分为四个模块：文档蒸馏器、增量实体提取器、增量关系提取器和图集成器。文章还讨论了该方案面临的一些挑战和限制，并提供了iText2KG的四个模块的技术细节、输入和输出说明。最后，通过比较基线方法与iText2KG方法在不同场景下的效果，展示了iText2KG的改进能力。

关键观点总结

关键观点1: 大模型在知识图谱构建中的应用

大模型用于知识图谱构建的三个主要范式：本体引导、微调、零样本/少样本学习。iText2KG方案是利用大型语言模型（LLMs）增量构建知识图谱的方法。

关键观点2: iText2KG方案的四个模块

iText2KG方案的四个模块包括文档蒸馏器、增量实体提取器、增量关系提取器和图集成器。每个模块的目的、方法、输入和输出都有详细说明。

关键观点3: iText2KG方案面临的挑战和限制

iText2KG方案面临泛化能力、实体和关系的解析、后处理需求等挑战和限制。分离实体和关系提取的过程可以提高性能。

关键观点4: iText2KG方案的效果

通过比较基线方法与iText2KG方法在不同知识图谱构建场景中的效果，展示了iText2KG的改进能力。输入文档的分块大小和阈值对KG构建的影响也得到了强调。

文章预览

转载公众号 | 老刘说NLP 今天 我们来看看如何使用大模型来增量构建知识图谱iText2KG方案， 供大家一起参考并思考。 关于大模型用于知识图谱构建iText2KG 我们来回顾下大模型进行知识图谱构建的方案，基于LLM构建知识图谱的解决方案分为三个主要范式： 1）  本体引导（Ontology-guided） 这种方法依赖于预先定义的本体来指导知识图谱的构建。例如，AttacKG+方法，它是一个自动化的框架，用于构建攻击知识图谱并捕捉网络攻击的逐步阶段。这个框架包括重写器、解析器、标识符和总结器等模块，它们共同工作以提取威胁行为并将其与适当的格式匹配。 2）  微调（Fine-tuning） 在这种方法中，LLMs在特定的数据集上进行微调，以提高其在特定任务上的性能。例如，ThemeKG方法，它使用来自特定主题语料库的数据构建知识图谱。这种方法利用维基百科中的常识 ………………………………