Large Language Models for Scholarly Ontology Generation: An Extensive Analysis in the Engineering Field
作者: Tanay Aggarwal, Angelo Salatino, Francesco Osborne, Enrico Motta
分类: cs.DL, cs.AI, cs.IR
发布日期: 2024-12-11 (更新: 2025-06-11)
备注: Now accepted to Information Processing & Management. this is the camera ready
💡 一句话要点
利用大型语言模型自动生成学术知识体系：工程领域的全面分析
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 知识体系生成 语义关系识别 学术知识图谱 零样本学习
📋 核心要点
- 现有手动构建的学术知识体系成本高、效率低，且容易过时，无法有效支持科研知识的组织和检索。
- 本文探索利用大型语言模型自动识别研究主题间的语义关系，从而自动化构建学术知识体系。
- 实验结果表明，经过优化的量化模型在资源消耗更少的情况下，性能可与大型专有模型媲美。
📝 摘要（中文）
研究主题的知识体系对于构建科学知识至关重要，它能帮助科学家们在海量的研究中进行导航，并构成搜索引擎和推荐系统等智能系统的基础。然而，手动创建这些知识体系成本高昂、速度慢，并且通常会导致过时和过于笼统的表示。为了解决这个问题，研究人员一直在探索自动化或半自动化生成这些知识体系的方法。本文全面分析了大型语言模型（LLM）识别不同研究主题之间语义关系的能力，这是开发此类知识体系的关键步骤。为此，我们基于IEEE Thesaurus开发了一个黄金标准，用于评估识别主题对之间四种关系的任务：上位关系、下位关系、相同关系和其他关系。我们的研究评估了十七个LLM的性能，这些模型在规模、可访问性（开放与专有）和模型类型（完整与量化）方面有所不同，同时还评估了四种零样本推理策略。包括Mixtral-8x7B、Dolphin-Mistral-7B和Claude 3 Sonnet在内的几个模型取得了出色的结果，F1分数分别为0.847、0.920和0.967。此外，我们的研究结果表明，通过提示工程优化后，较小的量化模型可以提供与更大的专有模型相当的性能，同时需要的计算资源要少得多。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决学术领域知识体系构建过程中手动构建成本高、效率低、更新慢的问题。现有方法难以快速、准确地捕捉研究领域的新兴主题和它们之间的复杂关系，导致知识体系的实用性降低。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的语义理解和推理能力，自动识别研究主题之间的语义关系（上位、下位、相同等），从而构建或更新学术知识体系。这种方法旨在降低人工成本，提高知识体系构建的效率和准确性。
技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 数据准备：构建基于IEEE Thesaurus的黄金标准数据集，包含研究主题对及其语义关系标注。2) 模型选择：选择不同规模、类型（开源/闭源、完整/量化）的LLM进行评估。3) 提示工程：设计不同的零样本提示策略，引导LLM识别主题间的关系。4) 性能评估：使用F1分数等指标评估LLM在关系识别任务上的性能。
关键创新：论文的关键创新在于系统性地评估了多种LLM在学术知识体系构建中的应用潜力，并证明了通过提示工程优化，较小的量化模型也能达到甚至超过大型闭源模型的性能。这为在资源受限环境下构建高质量的学术知识体系提供了新的思路。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 黄金标准数据集的构建，确保评估的客观性和可比性。2) 多种LLM的选择，覆盖不同规模和类型的模型，以全面评估LLM的性能。3) 零样本提示策略的设计，探索如何有效引导LLM完成关系识别任务。4) 使用F1分数作为主要评估指标，综合考虑了精确率和召回率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Claude 3 Sonnet 在主题关系识别任务上取得了最高的 F1 分数 0.967。此外，经过提示工程优化后，较小的量化模型（如 Dolphin-Mistral-7B）的性能（F1=0.920）可以与大型专有模型相媲美，同时显著降低了计算资源需求。Mixtral-8x7B 也取得了不错的成绩，F1 分数为 0.847。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能搜索引擎、学术推荐系统、科研知识图谱构建等领域。通过自动构建和更新学术知识体系，可以帮助科研人员更高效地发现和利用相关研究成果，促进学术交流和创新。未来，该技术有望应用于更广泛的知识管理和信息检索场景。
📄 摘要（原文）
Ontologies of research topics are crucial for structuring scientific knowledge, enabling scientists to navigate vast amounts of research, and forming the backbone of intelligent systems such as search engines and recommendation systems. However, manual creation of these ontologies is expensive, slow, and often results in outdated and overly general representations. As a solution, researchers have been investigating ways to automate or semi-automate the process of generating these ontologies. This paper offers a comprehensive analysis of the ability of large language models (LLMs) to identify semantic relationships between different research topics, which is a critical step in the development of such ontologies. To this end, we developed a gold standard based on the IEEE Thesaurus to evaluate the task of identifying four types of relationships between pairs of topics: broader, narrower, same-as, and other. Our study evaluates the performance of seventeen LLMs, which differ in scale, accessibility (open vs. proprietary), and model type (full vs. quantised), while also assessing four zero-shot reasoning strategies. Several models have achieved outstanding results, including Mixtral-8x7B, Dolphin-Mistral-7B, and Claude 3 Sonnet, with F1-scores of 0.847, 0.920, and 0.967, respectively. Furthermore, our findings demonstrate that smaller, quantised models, when optimised through prompt engineering, can deliver performance comparable to much larger proprietary models, while requiring significantly fewer computational resources.