RELRaE: LLM-Based Relationship Extraction, Labelling, Refinement, and Evaluation

📄 arXiv: 2507.03829v1 📥 PDF

作者: George Hannah, Jacopo de Berardinis, Terry R. Payne, Valentina Tamma, Andrew Mitchell, Ellen Piercy, Ewan Johnson, Andrew Ng, Harry Rostron, Boris Konev

分类: cs.AI

发布日期: 2025-07-04

备注: 18 Pages, 8 Tables, Under-review at ISWC 2025

💡 一句话要点

RELRaE框架：利用LLM进行XML模式的关系抽取、标注、优化与评估，助力实验室数据知识图谱构建。

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

关键词: 大型语言模型 关系抽取 知识图谱 XML模式 本体生成

📋 核心要点

  1. 实验室机器人产生大量XML数据，缺乏统一标准阻碍了数据互操作性，将XML数据转换为知识图谱是关键。
  2. RELRaE框架利用LLM抽取并标注XML模式中的隐含关系，从而丰富XML模式，为构建本体模式奠定基础。
  3. 实验表明，LLM能够有效支持实验室自动化中关系标签的生成，并在半自动本体生成框架中发挥作用。

📝 摘要（中文）

本文提出RELRaE框架，该框架利用大型语言模型（LLM）在不同阶段抽取并准确标注XML模式中隐含的关系，旨在将实验室机器人产生的海量XML数据转化为知识图谱，从而支持实验室之间的数据互操作性。该过程的关键阶段是丰富XML模式，为本体模式奠定基础。我们研究了LLM准确生成这些标签的能力，并对其进行评估。研究结果表明，LLM可以有效地支持实验室自动化背景下关系标签的生成，并在半自动本体生成框架中发挥重要作用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决实验室自动化中产生的海量XML数据难以互操作的问题。现有方法通常需要人工定义和标注关系，耗时且容易出错。因此，如何自动地从XML模式中提取并准确标注关系，是构建知识图谱的关键挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语义理解和生成能力，自动地从XML模式中提取隐含的关系，并生成准确的关系标签。通过利用LLM的先验知识和上下文推理能力，可以显著减少人工标注的工作量，并提高关系标注的准确性。

技术框架：RELRaE框架包含以下主要阶段：1) 关系抽取：利用LLM分析XML模式，识别潜在的关系实体对。2) 关系标注：利用LLM生成关系实体对之间的关系标签。3) 关系优化：对LLM生成的关系标签进行优化，例如去除冗余信息、统一术语等。4) 关系评估：评估LLM生成的关系标签的准确性和完整性。

关键创新：该论文的关键创新在于将LLM应用于XML模式的关系抽取和标注任务，并提出了一个完整的RELRaE框架。与传统方法相比，该方法能够自动地从XML模式中提取关系，并生成准确的关系标签，显著减少了人工标注的工作量。

关键设计：论文中没有明确说明关键的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。LLM的选择和prompt的设计是影响性能的关键因素，但具体细节未知。

📊 实验亮点

论文验证了LLM在实验室自动化领域关系标签生成方面的有效性，表明LLM可以在半自动本体生成框架中发挥重要作用。虽然论文中没有给出具体的性能数据和对比基线，但其概念验证实验表明，LLM能够显著减少人工标注的工作量，并提高关系标注的准确性。具体提升幅度未知。

🎯 应用场景

RELRaE框架可应用于实验室自动化、知识图谱构建、本体生成等领域。通过自动提取和标注XML数据中的关系，可以提高数据的互操作性，促进知识共享和重用。该框架还可应用于其他领域，例如生物医学、材料科学等，为科研人员提供更高效的数据分析和知识发现工具。

📄 摘要（原文）

A large volume of XML data is produced in experiments carried out by robots in laboratories. In order to support the interoperability of data between labs, there is a motivation to translate the XML data into a knowledge graph. A key stage of this process is the enrichment of the XML schema to lay the foundation of an ontology schema. To achieve this, we present the RELRaE framework, a framework that employs large language models in different stages to extract and accurately label the relationships implicitly present in the XML schema. We investigate the capability of LLMs to accurately generate these labels and then evaluate them. Our work demonstrates that LLMs can be effectively used to support the generation of relationship labels in the context of lab automation, and that they can play a valuable role within semi-automatic ontology generation frameworks more generally.