Relations Prediction for Knowledge Graph Completion using Large Language Models

📄 arXiv: 2405.02738v1 📥 PDF

作者: Sakher Khalil Alqaaidi, Krzysztof Kochut

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-05-04

💡 一句话要点

利用大型语言模型进行知识图谱补全的关系预测

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

关键词: 知识图谱补全 关系预测 大型语言模型 归纳学习 节点名称

📋 核心要点

  1. 知识图谱因其不完整性而面临挑战，关系预测旨在通过预测节点间的关系来补全知识图谱。
  2. 该论文提出利用大型语言模型，并仅使用节点名称进行微调，以实现关系预测，从而适用于归纳设置。
  3. 实验结果表明，该方法在常用的知识图谱基准测试中取得了新的性能提升，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

知识图谱已被广泛用于以结构化格式表示事实。由于其大规模应用，知识图谱存在不完整的问题。关系预测任务通过为每对节点分配一个或多个可能的关系来实现知识图谱补全。本文利用知识图谱节点名称来微调大型语言模型，以用于关系预测任务。通过仅使用节点名称，我们的模型能够在归纳设置中充分运行。实验表明，我们在广泛使用的知识图谱基准测试中取得了新的分数。

🔬 方法详解

问题定义：知识图谱补全中的关系预测任务旨在预测给定两个节点之间可能存在的关系。现有的方法在归纳设置（inductive settings）下表现不佳，即当测试集中包含训练集中未见过的节点时，性能会显著下降。这是因为许多方法依赖于节点的嵌入表示，而新节点的嵌入需要重新计算或推断，导致误差累积。

核心思路：该论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语言理解能力，直接从节点名称中推断它们之间的关系。通过微调LLM，使其能够根据节点名称预测关系，从而避免了对节点嵌入的依赖，提高了在归纳设置下的泛化能力。

技术框架：该方法主要包含以下几个步骤：1) 数据预处理：从知识图谱中提取节点名称和关系三元组。2) 模型选择：选择一个预训练的大型语言模型作为基础模型。3) 模型微调：使用知识图谱中的节点名称和关系数据对LLM进行微调，使其能够预测节点之间的关系。4) 关系预测：对于给定的节点对，使用微调后的LLM预测它们之间可能存在的关系。

关键创新：该论文的关键创新在于利用节点名称作为LLM的输入，从而避免了对节点嵌入的依赖。这种方法使得模型能够在归纳设置下表现良好，因为节点名称通常是稳定的，即使节点在训练集中未出现过。此外，该方法还简化了模型的训练过程，因为不需要计算或推断节点嵌入。

关键设计：论文的关键设计在于如何将节点名称输入到LLM中。一种可能的方法是将节点名称拼接成一个句子，例如“节点A和节点B之间的关系是[MASK]”，然后使用LLM预测[MASK]位置的词语，从而得到关系。损失函数可以使用交叉熵损失函数，用于衡量预测关系与真实关系之间的差异。具体的LLM选择和微调策略（例如学习率、batch size等）需要根据实际情况进行调整。

📊 实验亮点

该论文在知识图谱补全任务中取得了新的性能提升，特别是在归纳设置下。通过利用大型语言模型和节点名称，该方法能够有效地预测节点之间的关系，并在常用的知识图谱基准测试中获得了新的分数。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种知识图谱相关的任务，例如知识图谱补全、知识发现、问答系统等。通过提高知识图谱的完整性和准确性，可以提升下游应用的性能，例如智能推荐、语义搜索等。此外，该方法在归纳设置下的优势使其能够更好地处理动态变化的知识图谱，具有重要的实际应用价值。

📄 摘要（原文）

Knowledge Graphs have been widely used to represent facts in a structured format. Due to their large scale applications, knowledge graphs suffer from being incomplete. The relation prediction task obtains knowledge graph completion by assigning one or more possible relations to each pair of nodes. In this work, we make use of the knowledge graph node names to fine-tune a large language model for the relation prediction task. By utilizing the node names only we enable our model to operate sufficiently in the inductive settings. Our experiments show that we accomplish new scores on a widely used knowledge graph benchmark.