GKG-LLM: A Unified Framework for Generalized Knowledge Graph Construction

📄 arXiv: 2503.11227v2 📥 PDF

作者: Jian Zhang, Bifan Wei, Shihao Qi, haiping Zhu, Jun Liu, Qika Lin

分类: cs.AI

发布日期: 2025-03-14 (更新: 2025-03-17)

💡 一句话要点

提出GKG-LLM统一框架，用于广义知识图谱构建，提升跨领域和任务性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 广义知识图谱 知识图谱构建 大型语言模型 课程学习 统一框架

📋 核心要点

  1. 现有知识图谱构建方法通常独立处理不同类型的图谱，忽略了它们之间的关联性和统一建模的潜力。
  2. 论文提出GKG-LLM框架，通过统一建模知识图谱、事件知识图谱和常识知识图谱，实现知识的共享和迁移。
  3. 实验结果表明，该框架在同分布、分布外和反任务数据上均能提升三种图谱的构建性能。

📝 摘要（中文）

广义知识图谱（GKG）的构建，包括知识图谱、事件知识图谱和常识知识图谱，是各种自然语言处理任务的基础。目前的研究通常分别构建这些类型的图谱，忽略了整体的洞察力和潜在的统一性，而这种统一性在计算资源和使用角度可能是有益的。然而，为GKG开发统一框架的一个关键挑战是来自特定任务差异的障碍。在本研究中，我们提出了一个用于构建广义知识图谱的统一框架，以应对这一挑战。首先，我们从三种图谱的29个数据集中收集了15个子任务的数据，并将它们分为同分布（in-sample）、反任务（counter-task）和分布外（out-of-distribution，OOD）数据。然后，我们提出了一个三阶段课程学习微调框架，通过迭代地将来自三种图谱的知识注入到大型语言模型中。大量的实验表明，我们提出的模型提高了所有三种图谱在同分布、OOD和反任务数据上的构建性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法分别构建知识图谱、事件知识图谱和常识知识图谱，忽略了它们之间的内在联系，导致知识孤岛和资源浪费。针对特定任务设计的模型难以泛化到其他类型的图谱构建任务中。

核心思路：论文的核心思路是将三种类型的知识图谱构建任务统一到一个框架下，利用大型语言模型（LLM）的强大知识表示和推理能力，通过课程学习的方式，逐步将不同类型的知识注入到LLM中，从而实现知识的共享和迁移。

技术框架：GKG-LLM框架包含三个主要阶段：1) 数据收集与分类：收集来自29个数据集的15个子任务的数据，并将数据分为同分布（in-sample）、反任务（counter-task）和分布外（out-of-distribution，OOD）数据。2) 课程学习微调：采用三阶段课程学习策略，依次利用同分布、反任务和OOD数据对LLM进行微调。3) 知识图谱构建：利用微调后的LLM进行知识图谱构建，包括实体识别、关系抽取和事件抽取等任务。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个统一的框架，能够同时处理知识图谱、事件知识图谱和常识知识图谱的构建任务。通过课程学习的方式，逐步将不同类型的知识注入到LLM中，从而提升模型的泛化能力和跨领域性能。

关键设计：论文采用了三阶段课程学习策略，第一阶段使用同分布数据进行微调，使模型学习基本的知识图谱构建能力；第二阶段使用反任务数据进行微调，提高模型的鲁棒性和抗干扰能力；第三阶段使用OOD数据进行微调，增强模型的泛化能力。具体损失函数和网络结构细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GKG-LLM框架在同分布、OOD和反任务数据上均能提升三种图谱的构建性能。具体提升幅度未知，但该框架的有效性得到了验证，为知识图谱构建领域的研究提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能问答、信息检索、推荐系统等领域。通过构建更全面、更准确的广义知识图谱，可以提升这些应用的性能和用户体验。未来，该框架可以扩展到更多类型的知识图谱构建任务中，并与其他自然语言处理技术相结合，实现更智能化的应用。

📄 摘要（原文）

The construction of Generalized Knowledge Graph (GKG), including knowledge graph, event knowledge graph and commonsense knowledge graph, is fundamental for various natural language processing tasks. Current studies typically construct these types of graph separately, overlooking holistic insights and potential unification that could be beneficial in computing resources and usage perspectives. However, a key challenge in developing a unified framework for GKG is obstacles arising from task-specific differences. In this study, we propose a unified framework for constructing generalized knowledge graphs to address this challenge. First, we collect data from 15 sub-tasks in 29 datasets across the three types of graphs, categorizing them into in-sample, counter-task, and out-of-distribution (OOD) data. Then, we propose a three-stage curriculum learning fine-tuning framework, by iteratively injecting knowledge from the three types of graphs into the Large Language Models. Extensive experiments show that our proposed model improves the construction of all three graph types across in-domain, OOD and counter-task data.