Decoding Plastic Toxicity: An Intelligent Framework for Conflict-Aware Relational Metapath Extraction from Scientific Abstracts
作者: Sudeshna Jana, Manjira Sinha, Tirthankar Dasgupta
分类: cs.AI
发布日期: 2025-09-14
备注: 11 pages, 6 figures, 4 tables
💡 一句话要点
提出一种基于LLM的冲突感知关系元路径提取框架，用于解析塑料毒性。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 塑料毒性 关系元路径 大型语言模型 知识图谱 环境健康 证据协调 科学摘要挖掘
📋 核心要点
- 现有方法难以从海量科学文献中有效提取塑料毒性相关的复杂因果关系。
- 利用大型语言模型，构建关系元路径，追踪污染物传播路径，并整合为毒性轨迹图。
- 引入动态证据协调模块，解决因研究结果演变或冲突导致的语义不一致问题，提升可靠性。
📝 摘要（中文）
塑料的广泛使用及其在环境中的持久性导致微塑料和纳米塑料在空气、水和土壤中积累，对健康构成严重威胁，包括呼吸系统、胃肠道和神经系统疾病。本文提出了一种新颖的框架，该框架利用大型语言模型从科学摘要中提取关系元路径，即连接污染物来源与健康影响的多跳语义链。该系统识别并连接不同上下文中的实体，以构建结构化的关系元路径，这些路径被聚合到毒性轨迹图中，从而追踪污染物通过暴露途径和生物系统的传播。此外，为了确保一致性和可靠性，我们纳入了一个动态证据协调模块，该模块解决了因不断发展或相互矛盾的研究结果而产生的语义冲突。我们的方法在从嘈杂的科学文本中提取可靠、高实用性的关系知识方面表现出强大的性能，并为挖掘特定领域语料库中复杂的因果结构提供了一种可扩展的解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决从大量科学文献中自动提取塑料毒性相关知识的问题。现有方法通常依赖于人工标注或简单的关键词匹配，难以捕捉污染物来源、暴露途径、生物系统和健康影响之间复杂的因果关系，并且容易受到研究结果冲突的影响。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语义理解能力，自动从科学摘要中提取实体和关系，构建关系元路径，并使用动态证据协调模块解决语义冲突，从而构建一个可靠的塑料毒性知识图谱。通过追踪污染物在不同实体间的传播路径，揭示塑料毒性的潜在机制。
技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 实体识别与关系抽取：利用LLM识别科学摘要中的实体（如污染物、生物系统、疾病等）以及它们之间的关系。2) 关系元路径构建：基于提取的实体和关系，构建多跳语义链，即关系元路径，连接污染物来源与健康影响。3) 毒性轨迹图构建：将关系元路径聚合为毒性轨迹图，可视化污染物在不同实体间的传播路径。4) 动态证据协调：解决因研究结果演变或冲突导致的语义不一致问题，确保知识图谱的可靠性。
关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一种基于LLM的关系元路径提取方法，能够自动从科学摘要中提取塑料毒性相关的复杂因果关系。2) 引入了动态证据协调模块，能够解决语义冲突，提高知识图谱的可靠性。3) 构建了毒性轨迹图，能够可视化污染物在不同实体间的传播路径，为塑料毒性研究提供新的视角。
关键设计：动态证据协调模块的具体实现细节未知，论文中可能涉及LLM的选择（例如，BERT, RoBERTa, 或领域特定模型），关系抽取的损失函数设计，以及证据协调模块的具体算法（例如，基于置信度的加权平均，或冲突检测与解决策略）。这些细节决定了框架的最终性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文展示了该框架在提取可靠关系知识方面的强大性能，但具体的性能数据、对比基线和提升幅度未知。论文强调了该方法在处理噪声科学文本和挖掘复杂因果结构方面的可扩展性，表明其具有广泛的应用潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于环境健康风险评估、塑料污染治理策略制定、新型环保材料研发等领域。通过构建塑料毒性知识图谱，可以帮助研究人员更深入地理解塑料污染对人类健康的潜在危害，为政府和企业制定更有效的环保政策提供科学依据，并促进更安全、更可持续的塑料替代品的开发。
📄 摘要（原文）
The widespread use of plastics and their persistence in the environment have led to the accumulation of micro- and nano-plastics across air, water, and soil, posing serious health risks including respiratory, gastrointestinal, and neurological disorders. We propose a novel framework that leverages large language models to extract relational metapaths, multi-hop semantic chains linking pollutant sources to health impacts, from scientific abstracts. Our system identifies and connects entities across diverse contexts to construct structured relational metapaths, which are aggregated into a Toxicity Trajectory Graph that traces pollutant propagation through exposure routes and biological systems. Moreover, to ensure consistency and reliability, we incorporate a dynamic evidence reconciliation module that resolves semantic conflicts arising from evolving or contradictory research findings. Our approach demonstrates strong performance in extracting reliable, high-utility relational knowledge from noisy scientific text and offers a scalable solution for mining complex cause-effect structures in domain-specific corpora.