Refining Wikidata Taxonomy using Large Language Models
作者: Yiwen Peng, Thomas Bonald, Mehwish Alam
分类: cs.AI, cs.CL, cs.IR
发布日期: 2024-09-06
备注: ACM International Conference on Information and Knowledge Management, Oct 2024, Boise, Idaho, United States
💡 一句话要点
提出WiKC，利用大语言模型自动优化Wikidata分类体系，提升实体类型识别任务性能。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: Wikidata 知识图谱 分类体系 大型语言模型 零样本学习 图挖掘 实体类型识别
📋 核心要点
- Wikidata分类体系存在歧义、不准确和冗余等问题，人工清理成本高昂且易出错。
- WiKC利用大语言模型和图挖掘技术自动清理Wikidata分类体系，无需人工干预。
- 实验表明，WiKC在实体类型识别任务上表现出实际价值，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
Wikidata由于其协作特性，拥有复杂的分类体系，存在实例与类之间的歧义、分类路径不准确、循环以及类之间高度冗余等问题。手动清理这种分类体系既耗时又容易出错或产生主观决策。我们提出了WiKC，这是一个使用大型语言模型（LLM）和图挖掘技术自动清理的Wikidata分类体系的新版本。借助开源LLM上的零样本提示，可以对分类体系执行操作，例如删除链接或合并类。从内在和外在的角度评估了改进后的分类体系的质量，其中外在评估是在实体类型识别任务上进行的，显示了WiKC的实际价值。
🔬 方法详解
问题定义：Wikidata的分类体系存在多种问题，包括实例和类的混淆、分类路径错误、循环依赖以及类之间的高度冗余。这些问题使得Wikidata的知识表示不够清晰和准确，影响了下游任务的性能。人工维护和清理Wikidata分类体系既耗时又容易引入主观偏差，难以保证质量。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的语义理解和推理能力，结合图挖掘技术，自动识别和修正Wikidata分类体系中的错误和冗余。通过零样本提示（zero-shot prompting）的方式，让LLM判断分类关系是否合理，并据此进行分类体系的优化。
技术框架：WiKC的整体框架包含以下几个主要步骤：1) 从Wikidata获取原始分类体系数据；2) 使用图挖掘技术分析分类体系的结构，例如检测循环依赖；3) 利用LLM进行零样本提示，判断分类关系是否合理，例如判断一个实体是否属于某个类别；4) 根据LLM的判断结果，对分类体系进行修改，例如删除错误的分类链接或合并冗余的类；5) 评估修改后的分类体系的质量，包括内在评估（例如分类体系的结构是否更合理）和外在评估（例如在实体类型识别任务上的性能）。
关键创新：WiKC的关键创新在于将大型语言模型应用于Wikidata分类体系的自动清理。与传统的基于规则或人工标注的方法相比，WiKC能够利用LLM的语义理解能力，更准确地判断分类关系的合理性，并且能够自动进行清理，大大降低了人工成本。此外，WiKC采用零样本提示的方式，无需对LLM进行专门的训练，降低了使用门槛。
关键设计：在零样本提示方面，论文设计了合适的提示语，引导LLM判断分类关系是否合理。例如，提示语可以包含实体和类别的描述，以及一个问题：“实体X是类别Y的实例吗？”。LLM的回答（例如“是”或“否”）被用于判断分类关系是否正确。论文还可能涉及一些图挖掘算法，用于检测分类体系中的循环依赖和冗余类。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的LLM和图挖掘算法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了WiKC的有效性。在实体类型识别任务上，使用WiKC清理后的Wikidata分类体系能够提高识别准确率。具体的性能数据和提升幅度需要在论文中查找。实验结果表明，WiKC能够有效地改善Wikidata分类体系的质量，并提升下游任务的性能。
🎯 应用场景
WiKC可以应用于知识图谱构建、信息检索、问答系统等领域。通过提供更准确和清晰的Wikidata分类体系，WiKC可以提高这些应用的性能和可靠性。未来，WiKC可以扩展到其他知识图谱的自动清理和维护，促进知识图谱的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Due to its collaborative nature, Wikidata is known to have a complex taxonomy, with recurrent issues like the ambiguity between instances and classes, the inaccuracy of some taxonomic paths, the presence of cycles, and the high level of redundancy across classes. Manual efforts to clean up this taxonomy are time-consuming and prone to errors or subjective decisions. We present WiKC, a new version of Wikidata taxonomy cleaned automatically using a combination of Large Language Models (LLMs) and graph mining techniques. Operations on the taxonomy, such as cutting links or merging classes, are performed with the help of zero-shot prompting on an open-source LLM. The quality of the refined taxonomy is evaluated from both intrinsic and extrinsic perspectives, on a task of entity typing for the latter, showing the practical interest of WiKC.