OneEdit: A Neural-Symbolic Collaboratively Knowledge Editing System

📄 arXiv: 2409.07497v1 📥 PDF

作者: Ningyu Zhang, Zekun Xi, Yujie Luo, Peng Wang, Bozhong Tian, Yunzhi Yao, Jintian Zhang, Shumin Deng, Mengshu Sun, Lei Liang, Zhiqiang Zhang, Xiaowei Zhu, Jun Zhou, Huajun Chen

分类: cs.AI, cs.CL, cs.DB, cs.IR, cs.LG

发布日期: 2024-09-09

备注: LLM+KG@VLDB2024, code is available at https://github.com/zjunlp/OneEdit

💡 一句话要点

提出OneEdit：一个神经-符号协同的知识编辑系统，用于自然语言驱动的知识图谱和大型语言模型编辑。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 知识图谱 大型语言模型 知识编辑 神经符号 协同编辑

📋 核心要点

  1. 现有知识图谱可扩展性差，大型语言模型训练成本高且知识操作不精确，难以有效进行知识编辑。
  2. OneEdit系统采用神经-符号结合的方法，利用知识图谱的精确性和大型语言模型的广泛性，实现协同知识编辑。
  3. 实验表明，OneEdit在知识图谱编辑任务上表现出色，验证了其在知识管理方面的有效性。

📝 摘要（中文）

知识表示一直是人工智能的核心目标。符号知识图谱（KGs）和神经大型语言模型（LLMs）都可以表示知识。知识图谱提供高度准确和显式的知识表示，但面临可扩展性问题；而大型语言模型提供广泛的知识覆盖，但产生巨大的训练成本，并且难以进行精确和可靠的知识操作。为此，我们介绍OneEdit，一个神经-符号原型系统，用于使用自然语言进行协同知识编辑，它通过知识图谱和大型语言模型促进易于使用的知识管理。OneEdit由三个模块组成：1) 解释器，用于用户与自然语言交互；2) 控制器，管理来自各种用户的编辑请求，利用具有回滚的知识图谱来处理知识冲突并防止有害知识攻击；3) 编辑器，利用来自控制器的知识来编辑知识图谱和大型语言模型。我们在两个新的知识图谱数据集上进行了实验，证明OneEdit可以实现卓越的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决知识图谱（KG）和大型语言模型（LLM）在知识编辑方面的局限性。KG虽然精确但可扩展性差，LLM覆盖面广但训练成本高且知识操作不准确。现有方法难以实现高效、准确、可控的知识编辑，尤其是在多人协作场景下，容易出现知识冲突和恶意攻击。

核心思路：OneEdit的核心思路是结合KG的精确性和LLM的泛化能力，构建一个神经-符号协同系统。通过自然语言接口，用户可以方便地对KG和LLM进行知识编辑。系统采用控制器来管理编辑请求，利用KG的回滚机制处理冲突，并防止恶意知识注入。编辑器则负责将控制器的指令转化为对KG和LLM的实际修改。

技术框架：OneEdit系统包含三个主要模块：解释器（Interpreter）、控制器（Controller）和编辑器（Editor）。解释器负责将用户的自然语言输入转化为系统可理解的指令。控制器负责管理来自不同用户的编辑请求，利用KG的回滚机制解决知识冲突，并进行恶意知识检测。编辑器负责执行控制器的指令，对KG和LLM进行知识更新。整个流程实现了自然语言驱动的协同知识编辑。

关键创新：OneEdit的关键创新在于其神经-符号协同架构，以及对协同知识编辑的支持。它将自然语言理解、知识图谱管理和大型语言模型编辑整合到一个统一的框架中，实现了易于使用、可控、安全的知识编辑流程。此外，系统还引入了回滚机制和恶意知识检测机制，提高了知识编辑的可靠性和安全性。

关键设计：具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。但可以推测，解释器可能采用了序列到序列模型或基于Transformer的模型，控制器可能使用了基于规则的冲突检测和回滚算法，编辑器则可能使用了知识图谱嵌入技术和LLM的微调技术。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在两个新的知识图谱数据集上进行了实验，结果表明OneEdit能够实现卓越的性能。具体的性能数据和对比基线在摘要中没有给出，属于未知信息。但可以推断，OneEdit在知识编辑的准确性、效率和安全性方面都取得了显著的提升。

🎯 应用场景

OneEdit可应用于知识库构建、知识图谱维护、智能问答系统、教育领域等。它能够帮助用户更方便地管理和更新知识，提高知识的准确性和可靠性，并促进知识的共享和传播。未来，OneEdit有望成为构建大规模、高质量知识库的重要工具。

📄 摘要（原文）

Knowledge representation has been a central aim of AI since its inception. Symbolic Knowledge Graphs (KGs) and neural Large Language Models (LLMs) can both represent knowledge. KGs provide highly accurate and explicit knowledge representation, but face scalability issue; while LLMs offer expansive coverage of knowledge, but incur significant training costs and struggle with precise and reliable knowledge manipulation. To this end, we introduce OneEdit, a neural-symbolic prototype system for collaborative knowledge editing using natural language, which facilitates easy-to-use knowledge management with KG and LLM. OneEdit consists of three modules: 1) The Interpreter serves for user interaction with natural language; 2) The Controller manages editing requests from various users, leveraging the KG with rollbacks to handle knowledge conflicts and prevent toxic knowledge attacks; 3) The Editor utilizes the knowledge from the Controller to edit KG and LLM. We conduct experiments on two new datasets with KGs which demonstrate that OneEdit can achieve superior performance.