Context-Aware Scientific Knowledge Extraction on Linked Open Data using Large Language Models

📄 arXiv: 2506.17580v1 📥 PDF

作者: Sajratul Y. Rubaiat, Hasan M. Jamil

分类: cs.IR, cs.AI, cs.DL, cs.ET

发布日期: 2025-06-21

💡 一句话要点

提出WISE：利用LLM和结构化流程，从关联开放数据中进行上下文感知的科学知识抽取。

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

关键词: 知识抽取 大型语言模型 关联开放数据 上下文感知 科学文献挖掘

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理海量科学文献时，面临缺乏深度、忽略最新信息以及上下文窗口限制等挑战，难以有效提取和综合知识。
  2. WISE系统通过结构化的工作流程，利用LLM和树形架构，提取、提炼和排序查询相关的知识，实现上下文感知和非冗余的信息提取。
  3. 实验表明，WISE在HBB基因相关疾病知识提取中，显著降低了文本处理量，并提高了召回率，同时输出更独特和深入的信息。

📝 摘要（中文）

科学文献的爆炸式增长给研究人员提取和综合知识带来了挑战。传统的搜索引擎返回大量来源，但缺乏直接、详细的答案，而通用LLM可能提供简洁的回答，但缺乏深度或忽略最新信息。具有搜索能力的LLM也受到上下文窗口的限制，导致答案简短而不完整。本文介绍了一种名为WISE（Workflow for Intelligent Scientific Knowledge Extraction）的系统，它通过使用结构化的工作流程来提取、提炼和排序特定于查询的知识，从而解决这些限制。WISE使用基于LLM的树形架构来提炼数据，重点关注与查询对齐、上下文感知和非冗余的信息。动态评分和排序优先考虑每个来源的独特贡献，自适应停止标准最大限度地减少处理开销。WISE通过系统地探索和综合来自不同来源的知识来提供详细、有组织的答案。在与HBB基因相关的疾病上的实验表明，WISE减少了超过80%的文本处理量，同时实现了比搜索引擎和其他基于LLM的方法显著更高的召回率。ROUGE和BLEU指标表明，WISE的输出比其他系统更独特，一种新颖的层级指标表明它提供了更深入的信息。我们还探讨了WISE工作流程如何适应药物发现、材料科学和社会科学等不同领域，从而能够从非结构化的科学论文和网络来源中高效地提取和综合知识。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在科学知识抽取方面存在局限性。传统搜索引擎返回信息冗余且缺乏深度，通用LLM缺乏最新信息，而具有搜索功能的LLM则受限于上下文窗口。这些方法难以从海量科学文献中提取出精确、全面的知识。

核心思路：WISE的核心思路是构建一个结构化的知识提取流程，利用LLM的理解能力和推理能力，结合树形架构来组织和提炼信息。通过动态评分和排序，优先考虑每个来源的独特贡献，并采用自适应停止标准来减少处理开销。

技术框架：WISE系统包含以下主要模块：1) 知识提取：从多个来源提取相关文本；2) 数据提炼：利用LLM对提取的文本进行提炼，去除冗余信息，并进行上下文对齐；3) 知识排序：根据动态评分机制对提炼后的知识进行排序，优先考虑独特贡献；4) 知识综合：将排序后的知识进行综合，生成最终的答案。

关键创新：WISE的关键创新在于其结构化的工作流程和动态评分机制。结构化的工作流程能够有效地组织和提炼信息，而动态评分机制能够优先考虑每个来源的独特贡献，从而提高知识提取的准确性和全面性。与现有方法相比，WISE更加注重上下文感知和非冗余的信息提取。

关键设计：WISE使用基于LLM的树形架构来组织和提炼数据。树的每个节点代表一个知识片段，LLM用于评估和提炼每个节点的信息。动态评分机制基于多个因素，包括知识片段的相关性、独特性和重要性。自适应停止标准基于知识片段的质量和数量，当达到一定阈值时，停止处理更多的文本。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，WISE在HBB基因相关疾病知识提取中，将处理的文本量减少了80%以上，同时实现了比搜索引擎和其他基于LLM的方法显著更高的召回率。ROUGE和BLEU指标表明，WISE的输出比其他系统更独特，一种新颖的层级指标表明它提供了更深入的信息。

🎯 应用场景

WISE系统可应用于药物发现、材料科学、社会科学等多个领域，帮助研究人员从海量科学文献和网络资源中高效地提取和综合知识，加速科研进程，并为决策提供更全面的信息支持。该系统还可用于构建智能问答系统，为用户提供更精准的科学知识服务。

📄 摘要（原文）

The exponential growth of scientific literature challenges researchers extracting and synthesizing knowledge. Traditional search engines return many sources without direct, detailed answers, while general-purpose LLMs may offer concise responses that lack depth or omit current information. LLMs with search capabilities are also limited by context window, yielding short, incomplete answers. This paper introduces WISE (Workflow for Intelligent Scientific Knowledge Extraction), a system addressing these limits by using a structured workflow to extract, refine, and rank query-specific knowledge. WISE uses an LLM-powered, tree-based architecture to refine data, focusing on query-aligned, context-aware, and non-redundant information. Dynamic scoring and ranking prioritize unique contributions from each source, and adaptive stopping criteria minimize processing overhead. WISE delivers detailed, organized answers by systematically exploring and synthesizing knowledge from diverse sources. Experiments on HBB gene-associated diseases demonstrate WISE reduces processed text by over 80% while achieving significantly higher recall over baselines like search engines and other LLM-based approaches. ROUGE and BLEU metrics reveal WISE's output is more unique than other systems, and a novel level-based metric shows it provides more in-depth information. We also explore how the WISE workflow can be adapted for diverse domains like drug discovery, material science, and social science, enabling efficient knowledge extraction and synthesis from unstructured scientific papers and web sources.