Development of Ontological Knowledge Bases by Leveraging Large Language Models

📄 arXiv: 2601.10436v1 📥 PDF

作者: Le Ngoc Luyen, Marie-Hélène Abel, Philippe Gouspillou

分类: cs.IR, cs.AI

发布日期: 2026-01-15

💡 一句话要点

利用大型语言模型加速本体知识库构建，提升一致性和可扩展性

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

关键词: 本体知识库 大型语言模型 知识图谱 自然语言处理 知识工程

📋 核心要点

  1. 传统本体知识库手动构建方法面临可扩展性、一致性和适应性等挑战，效率低下。
  2. 提出一种基于大型语言模型的迭代方法，自动化本体工件生成，优化知识获取和持续改进。
  3. 案例研究表明，该方法显著加速本体构建，提高一致性，缓解偏差，并增强透明度。

📝 摘要（中文）

本体知识库（OKB）在构建领域特定知识方面起着至关重要的作用，是有效知识管理系统的基础。然而，传统的手动开发在可扩展性、一致性和适应性方面面临重大挑战。生成式人工智能，特别是大型语言模型（LLM）的最新进展，为自动化和增强OKB开发提供了有希望的解决方案。本文介绍了一种结构化的迭代方法，利用LLM来优化知识获取，自动化本体工件生成，并实现持续的改进循环。我们通过一个详细的案例研究展示了这种方法，该案例研究侧重于在车辆销售领域内开发用户上下文配置文件本体。主要贡献包括显著加速本体构建过程，提高本体一致性，有效缓解偏差，以及增强本体工程过程的透明度。我们的研究结果突出了将LLM集成到本体开发中的变革潜力，显著提高了知识管理系统的可扩展性、集成能力和整体效率。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决本体知识库（OKB）构建过程中效率低下的问题。传统的手动构建方式耗时耗力，难以保证本体的一致性和可扩展性，并且容易引入人为偏差。因此，如何利用新兴技术，特别是大型语言模型（LLM），来自动化和优化OKB的构建过程，是本文要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM强大的自然语言理解和生成能力，将LLM作为本体构建过程中的核心引擎。通过设计合适的提示（prompts）和迭代流程，引导LLM自动提取领域知识，生成本体概念、关系和属性，并进行持续的验证和改进。这种方法旨在减少人工干预，提高构建效率，并提升本体的质量和一致性。

技术框架：论文提出的方法包含以下主要阶段：1) 知识获取：利用LLM从领域文本中提取相关知识；2) 本体工件生成：基于提取的知识，利用LLM自动生成本体的概念、关系和属性等工件；3) 验证与改进：对生成的本体进行验证，并利用LLM进行自动或半自动的改进；4) 迭代优化：重复以上步骤，不断优化本体的质量。整个流程是一个迭代的过程，通过不断地反馈和调整，逐步完善本体知识库。

关键创新：论文的关键创新在于将LLM深度集成到本体构建的各个环节，并设计了一个结构化的迭代流程。与以往主要依赖人工或简单规则的方法相比，该方法能够更有效地利用领域知识，自动化生成高质量的本体，并显著提高构建效率。此外，该方法还关注了偏差缓解和透明度提升，使得构建的本体更加可靠和可信。

关键设计：论文中关于提示工程（prompt engineering）的设计是关键的技术细节。如何设计合适的提示，引导LLM提取准确的知识，并生成符合要求的本体工件，是影响最终效果的重要因素。此外，验证和改进阶段也需要精心设计，例如，可以利用LLM进行一致性检查，并自动提出修改建议。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中未明确提及，可能使用了预训练的LLM，并针对特定任务进行了微调。

📊 实验亮点

论文通过车辆销售领域的案例研究，验证了该方法的有效性。实验结果表明，该方法能够显著加速本体构建过程，提高本体一致性，并有效缓解偏差。虽然论文中没有给出具体的性能数据和对比基线，但强调了在效率、一致性和透明度方面的显著提升。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要领域知识建模的场景，例如智能客服、知识图谱构建、语义搜索、智能推荐等。在车辆销售领域，可以构建用户画像本体，为个性化推荐和精准营销提供支持。未来，该方法有望推广到其他领域，加速知识管理系统的构建和应用。

📄 摘要（原文）

Ontological Knowledge Bases (OKBs) play a vital role in structuring domain-specific knowledge and serve as a foundation for effective knowledge management systems. However, their traditional manual development poses significant challenges related to scalability, consistency, and adaptability. Recent advancements in Generative AI, particularly Large Language Models (LLMs), offer promising solutions for automating and enhancing OKB development. This paper introduces a structured, iterative methodology leveraging LLMs to optimize knowledge acquisition, automate ontology artifact generation, and enable continuous refinement cycles. We demonstrate this approach through a detailed case study focused on developing a user context profile ontology within the vehicle sales domain. Key contributions include significantly accelerated ontology construction processes, improved ontological consistency, effective bias mitigation, and enhanced transparency in the ontology engineering process. Our findings highlight the transformative potential of integrating LLMs into ontology development, notably improving scalability, integration capabilities, and overall efficiency in knowledge management systems.