iText2KG：使用大型语言模型构建增量知识图谱

文章预览

本文介绍了一种名为 iText2KG 的增量式知识图谱构建方法，该方法利用大型语言模型 (LLM) 从原始文档中构建知识图谱，并通过四个模块（文档提炼器、增量实体提取器、增量关系提取器和图谱集成器）实现增量式知识图谱构建，无需事先定义本体或进行大量的监督训练。   #### Key Takeaways - 大多数可用数据是非结构化的，这对获取有价值的信息提出了挑战。   - 自动构建知识图谱 (KG) 对结构化数据并使其可访问至关重要，这使用户能够有效地搜索信息。   - 传统方法，如命名实体识别和关系提取，在信息检索中发挥关键作用，但存在局限性，包括使用预定义的实体类型和对监督学习的需求。   - iText2KG 是一种增量式、主题独立的 KG 构建方法，无需后期处理。   - 该方法包括四个模块： 文档提炼器、增量实体提取器、增量关系提取器和图集成器和可 ………………………………