Zero- and Few-Shots Knowledge Graph Triplet Extraction with Large Language Models

📄 arXiv: 2312.01954v1 📥 PDF

作者: Andrea Papaluca, Daniel Krefl, Sergio Mendez Rodriguez, Artem Lensky, Hanna Suominen

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-04

💡 一句话要点

利用大语言模型进行零样本和少样本知识图谱三元组抽取

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

关键词: 知识图谱 三元组抽取 大语言模型 零样本学习 少样本学习

📋 核心要点

  1. 现有三元组抽取方法依赖大量标注数据，且泛化能力有限，难以适应新领域或关系。
  2. 论文提出一种基于大语言模型的上下文增强方法，利用知识库动态构建提示，提升抽取性能。
  3. 实验表明，该方法在零样本和少样本设置下，可与传统BiLSTM模型媲美，且上下文质量至关重要。

📝 摘要（中文）

本文研究了不同规模的大语言模型（LLM）在零样本和少样本设置下的三元组抽取（TE）能力。具体来说，我们提出了一种流水线，该流水线动态地从知识库（KB）收集上下文信息，包括上下文三元组和（句子，三元组）对作为示例，并通过提示提供给LLM。额外的上下文使得LLM能够与基于双向长短期记忆（BiLSTM）网络架构的早期完全训练的基线模型相竞争。我们进一步详细分析了收集到的KB上下文的质量，发现它与模型的最终TE性能密切相关。相比之下，模型的大小似乎仅以对数方式提高LLM的TE能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决知识图谱三元组抽取任务，尤其关注零样本和少样本场景。现有方法通常需要大量标注数据进行训练，并且在面对新的领域或关系时，泛化能力较差。这限制了知识图谱构建和应用的效率和范围。

核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型（LLM）的强大语言理解和生成能力，通过上下文学习的方式进行三元组抽取。关键在于如何为LLM提供有效的上下文信息，使其能够理解并抽取三元组。

技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 从知识库中动态检索相关上下文信息，包括上下文三元组和（句子，三元组）对；2) 构建包含检索到的上下文信息的提示（Prompt）；3) 将提示输入到LLM中，让LLM生成三元组；4) 对生成的候选三元组进行后处理和过滤。

关键创新：论文的关键创新在于动态上下文构建方法。它不是简单地将知识库中的所有信息都提供给LLM，而是根据输入句子，从知识库中检索最相关的上下文信息，并将其融入到提示中。这种方法可以有效地提高LLM的抽取性能，并减少噪声信息的干扰。

关键设计：上下文检索策略是关键设计之一。论文可能采用了某种相似度度量方法（例如，基于实体或关系的相似度）来衡量知识库中三元组与输入句子的相关性。此外，提示的设计也至关重要，需要合理地组织上下文信息，并引导LLM生成正确的三元组。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节取决于所使用的大语言模型。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在零样本和少样本设置下，能够与基于BiLSTM的传统方法相媲美，甚至在某些情况下超过它们。论文还发现，上下文信息的质量对抽取性能有显著影响，而模型大小的提升对性能的贡献相对较小，这为后续研究提供了重要的指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于知识图谱的自动构建与补全、信息抽取、问答系统等领域。通过利用大语言模型的零样本和少样本学习能力，可以降低知识图谱构建的人工成本，并提高知识图谱的质量和覆盖范围。未来，该方法有望应用于更广泛的自然语言处理任务中。

📄 摘要（原文）

In this work, we tested the Triplet Extraction (TE) capabilities of a variety of Large Language Models (LLMs) of different sizes in the Zero- and Few-Shots settings. In detail, we proposed a pipeline that dynamically gathers contextual information from a Knowledge Base (KB), both in the form of context triplets and of (sentence, triplets) pairs as examples, and provides it to the LLM through a prompt. The additional context allowed the LLMs to be competitive with all the older fully trained baselines based on the Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) Network architecture. We further conducted a detailed analysis of the quality of the gathered KB context, finding it to be strongly correlated with the final TE performance of the model. In contrast, the size of the model appeared to only logarithmically improve the TE capabilities of the LLMs.