Ontology-grounded Automatic Knowledge Graph Construction by LLM under Wikidata schema

📄 arXiv: 2412.20942v1 📥 PDF

作者: Xiaohan Feng, Xixin Wu, Helen Meng

分类: cs.AI, cs.IR

发布日期: 2024-12-30

备注: Presented at HI-AI@KDD, Human-Interpretable AI Workshop at the KDD 2024, 26th of August 2024, Barcelona, Spain

期刊: CEUR Workshop Proceedings 3841 (2024) 117-135

💡 一句话要点

提出一种基于本体的大语言模型自动知识图谱构建方法，利用Wikidata模式提升知识图谱质量。

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

关键词: 知识图谱构建 大型语言模型 本体 Wikidata 能力问题 知识抽取 自动化

📋 核心要点

  1. 现有知识图谱构建方法依赖大量人工标注，成本高昂且难以扩展，大语言模型在知识抽取方面展现潜力，但缺乏对知识一致性和可解释性的有效控制。
  2. 该论文提出一种基于本体的知识图谱自动构建方法，利用能力问题（CQ）构建本体，指导大语言模型进行知识抽取，并与Wikidata对齐，提升知识图谱质量。
  3. 实验结果表明，该方法在知识图谱构建任务中表现出竞争力的性能，能够生成高质量且人类可解释的知识图谱，并具备与Wikidata互操作的能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于本体的知识图谱（KG）构建方法，该方法利用大型语言模型（LLM）在知识库上进行操作。首先，通过在知识库上生成能力问题（CQ）来构建本体，从而发现知识范围，并从CQ中提取关系，尝试用Wikidata中对应的关系替换等价关系。为了确保生成KG的一致性和可解释性，我们基于提取的关系，利用构建的本体来指导KG的生成。在基准数据集上的评估表明，该方法在知识图谱构建任务中表现出具有竞争力的性能。我们的工作为可扩展的KG构建流程提供了一个有希望的方向，该流程只需最少的人工干预，即可生成高质量且人类可解释的KG，并且可以与Wikidata语义互操作，从而实现潜在的知识库扩展。

🔬 方法详解

问题定义：现有知识图谱构建方法面临着人工成本高、可扩展性差的问题。虽然大型语言模型在知识抽取方面展现出潜力，但直接使用LLM构建的知识图谱往往缺乏一致性和可解释性，难以与现有知识库（如Wikidata）进行有效集成。因此，如何利用LLM自动构建高质量、可解释且能与现有知识库互操作的知识图谱是一个重要的挑战。

核心思路：该论文的核心思路是利用本体来指导LLM进行知识图谱构建。具体来说，首先通过生成能力问题（Competency Questions, CQ）来定义知识范围，并从中提取关系，构建一个轻量级的本体。然后，利用这个本体来约束LLM的知识抽取过程，确保生成的知识图谱在语义上是一致的，并且是可解释的。此外，该方法还尝试将提取的关系与Wikidata中的关系进行对齐，从而实现与现有知识库的互操作。

技术框架：该方法包含以下几个主要阶段： 1. 本体构建：通过在知识库上生成能力问题（CQ）来发现知识范围，并从CQ中提取关系，构建一个轻量级的本体。 2. 关系对齐：尝试将提取的关系与Wikidata中的关系进行对齐，用Wikidata中对应的关系替换等价关系。 3. 知识图谱生成：基于构建的本体，利用LLM进行知识抽取，生成知识图谱。本体作为约束条件，保证生成KG的一致性和可解释性。 4. 知识图谱评估：在基准数据集上评估生成的知识图谱的质量。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于利用本体来指导LLM进行知识图谱构建。与直接使用LLM进行知识抽取的方法相比，该方法能够更好地控制知识图谱的质量，确保其一致性和可解释性。此外，与传统的基于规则的知识图谱构建方法相比，该方法能够利用LLM的强大能力，自动地从文本中抽取知识，从而降低了人工成本。

关键设计：论文中关键的设计包括： 1. 能力问题（CQ）生成策略：如何有效地生成CQ，以覆盖知识库中的重要知识范围。 2. 关系提取方法：如何从CQ中准确地提取关系。 3. 关系对齐策略：如何将提取的关系与Wikidata中的关系进行对齐。 4. LLM知识抽取策略：如何利用本体来约束LLM的知识抽取过程，确保生成知识图谱的质量。具体参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在基准数据集上进行了评估，结果表明该方法在知识图谱构建任务中表现出具有竞争力的性能。具体的性能数据、对比基线和提升幅度等信息在摘要中未明确给出，属于未知信息。但结论表明，该方法能够生成高质量且人类可解释的知识图谱，并具备与Wikidata互操作的能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，例如智能问答、信息检索、推荐系统等。通过自动构建高质量的知识图谱，可以提升这些应用的效果。此外，该方法还可以用于构建特定领域的知识图谱，例如医疗知识图谱、金融知识图谱等，从而为这些领域的应用提供支持。该研究为可扩展的知识图谱构建提供了一个有希望的方向，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

We propose an ontology-grounded approach to Knowledge Graph (KG) construction using Large Language Models (LLMs) on a knowledge base. An ontology is authored by generating Competency Questions (CQ) on knowledge base to discover knowledge scope, extracting relations from CQs, and attempt to replace equivalent relations by their counterpart in Wikidata. To ensure consistency and interpretability in the resulting KG, we ground generation of KG with the authored ontology based on extracted relations. Evaluation on benchmark datasets demonstrates competitive performance in knowledge graph construction task. Our work presents a promising direction for scalable KG construction pipeline with minimal human intervention, that yields high quality and human-interpretable KGs, which are interoperable with Wikidata semantics for potential knowledge base expansion.