Customized Information and Domain-centric Knowledge Graph Construction with Large Language Models

📄 arXiv: 2409.20010v1 📥 PDF

作者: Frank Wawrzik, Matthias Plaue, Savan Vekariya, Christoph Grimm

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-09-30

备注: Presented at CAIPI Workshop at AAAI 2024

💡 一句话要点

提出基于知识图谱的框架，利用大语言模型构建定制化领域知识，提升网络物理系统规划。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 知识图谱 大型语言模型 领域本体 网络物理系统 文本挖掘

📋 核心要点

  1. 现有方法在为网络物理系统规划提供及时、结构化的领域知识方面存在不足。
  2. 利用大型语言模型和领域本体，选择性地构建定制化的知识图谱，以支持多目标决策。
  3. 实验结果表明，该方法在知识图谱构建的多个指标上优于现有方法，并展示了其推理能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于知识图谱的新方法，旨在及时提供结构化信息，实现可操作的技术情报，并改进网络物理系统规划。该框架包含一个文本挖掘过程，包括信息检索、关键词提取、语义网络创建和主题地图可视化。在此数据探索过程之后，我们采用了一种选择性的知识图谱构建（KGC）方法，该方法由电子和创新本体支持的管道支持，用于以网络物理系统为重点的多目标决策。我们将该方法应用于汽车电气系统领域，以展示该方法的可扩展性。结果表明，在类识别、关系构建和正确的“子类”分类方面，我们的构建过程优于GraphGPT以及我们的bi-LSTM和transformer REBEL（使用预定义的数据集）数倍。此外，我们概述了推理应用，并与Wikidata进行了比较，以显示该方法的差异和优势。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何为网络物理系统（CPS）规划提供及时、结构化的领域知识的问题。现有方法，如直接使用通用知识图谱或简单的文本挖掘，无法满足CPS规划对领域特定知识的精确性和时效性要求。现有方法在类识别、关系构建和子类分类方面存在不足。

核心思路：论文的核心思路是结合大型语言模型（LLM）的文本理解能力和领域本体的知识约束，构建定制化的领域知识图谱。通过选择性的知识图谱构建（KGC）方法，从领域文本中提取关键信息，并将其组织成结构化的知识图谱，从而为CPS规划提供支持。

技术框架：该框架包含以下主要阶段：1) 文本挖掘：包括信息检索、关键词提取、语义网络创建和主题地图可视化。2) 选择性知识图谱构建（KGC）：利用电子和创新本体支持的管道，从文本挖掘结果中提取实体、关系和属性，并构建知识图谱。3) 推理应用：利用构建的知识图谱进行推理，例如进行多目标决策。

关键创新：该方法最重要的创新点在于其选择性的知识图谱构建方法，该方法结合了大型语言模型和领域本体的优势。通过领域本体的约束，可以更准确地提取领域相关的知识，并避免生成不相关的或错误的知识。此外，该方法还能够进行多目标决策，从而更好地支持CPS规划。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 使用电子和创新本体作为知识约束，指导知识图谱的构建。2) 设计了选择性的知识图谱构建流程，以提高知识提取的准确性和效率。3) 针对汽车电气系统领域进行了实验，验证了该方法的可行性和有效性。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。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在类识别、关系构建和正确的“子类”分类方面，优于GraphGPT以及bi-LSTM和transformer REBEL等基线模型数倍。这表明该方法能够更准确地提取和组织领域知识，从而构建更高质量的知识图谱。此外，论文还展示了该方法在推理应用方面的潜力，并与Wikidata进行了比较，突出了其优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，包括汽车工程、航空航天、智能制造等。通过构建领域知识图谱，可以为产品设计、故障诊断、风险评估等提供决策支持，提高效率和质量。未来，该方法可以扩展到其他领域，并与其他技术（如强化学习）相结合，实现更智能化的决策。

📄 摘要（原文）

In this paper we propose a novel approach based on knowledge graphs to provide timely access to structured information, to enable actionable technology intelligence, and improve cyber-physical systems planning. Our framework encompasses a text mining process, which includes information retrieval, keyphrase extraction, semantic network creation, and topic map visualization. Following this data exploration process, we employ a selective knowledge graph construction (KGC) approach supported by an electronics and innovation ontology-backed pipeline for multi-objective decision-making with a focus on cyber-physical systems. We apply our methodology to the domain of automotive electrical systems to demonstrate the approach, which is scalable. Our results demonstrate that our construction process outperforms GraphGPT as well as our bi-LSTM and transformer REBEL with a pre-defined dataset by several times in terms of class recognition, relationship construction and correct "sublass of" categorization. Additionally, we outline reasoning applications and provide a comparison with Wikidata to show the differences and advantages of the approach.