Towards Ontology-Enhanced Representation Learning for Large Language Models

📄 arXiv: 2405.20527v1 📥 PDF

作者: Francesco Ronzano, Jay Nanavati

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-05-30

备注: 14 pages, 1 figure

💡 一句话要点

提出本体增强表示学习方法，提升LLM在特定领域的知识建模能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 本体增强 表示学习 大型语言模型 知识注入 对比学习

📋 核心要点

  1. 现有LLM在特定领域知识建模方面存在不足，无法充分利用领域本体中蕴含的丰富知识。
  2. 该方法通过将领域本体的语言和结构信息融入LLM，增强其对特定领域知识的理解和表示能力。
  3. 实验结果表明，该方法能够有效提升LLM在生物医学领域的句子相似度评估能力，且不影响通用性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的方法，旨在通过注入参考本体所形式化的知识，来提升embedding-LLM（embedding-Large Language Model）的能力。该方法利用本体中语言信息（概念同义词和描述）和结构信息（is-a关系），借助强大的生成式LLM（GPT-3.5-turbo）编译出一套全面的概念定义。然后，使用对比学习框架对目标embedding-LLM进行微调。为了验证该方法的有效性，我们使用了生物医学疾病本体MONDO。实验结果表明，经过本体疾病知识增强的embedding-LLM，在评估生物医学文档中提及疾病的领域内句子的相似性方面表现出更强的能力，且不影响其领域外性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）在处理特定领域的任务时，往往缺乏对该领域知识的深入理解。领域本体作为一种知识表示方法，蕴含了丰富的领域概念、关系和属性。如何有效地将领域本体的知识融入到LLM中，提升其在该领域的性能，是一个重要的研究问题。现有方法可能无法充分利用本体的结构化信息，或者在知识注入过程中引入噪声，导致性能提升有限。

核心思路：本文的核心思路是利用领域本体的语言信息（如概念同义词和描述）和结构信息（如is-a关系），构建一套全面的概念定义，然后使用这些概念定义来微调目标embedding-LLM。通过这种方式，可以将本体的知识有效地注入到LLM中，提升其对该领域知识的理解和表示能力。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 本体知识提取：从领域本体中提取概念的语言信息和结构信息。2) 概念定义生成：利用强大的生成式LLM（如GPT-3.5-turbo），基于提取的本体知识，生成一套全面的概念定义。3) 模型微调：使用对比学习框架，利用生成的概念定义对目标embedding-LLM进行微调。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于，它提出了一种利用生成式LLM来辅助构建概念定义的方法。这种方法可以有效地利用本体的语言信息和结构信息，生成高质量的概念定义，从而提升知识注入的效果。与现有方法相比，该方法能够更充分地利用本体的知识，并且可以减少人工标注的工作量。

关键设计：在概念定义生成阶段，使用了GPT-3.5-turbo模型，并针对不同的本体知识类型设计了不同的prompt。在模型微调阶段，使用了对比学习损失函数，旨在拉近相似概念的表示，推远不相似概念的表示。具体的损失函数形式和超参数设置需要在实验中进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，经过本体疾病知识增强的embedding-LLM，在评估生物医学文档中提及疾病的领域内句子的相似性方面表现出更强的能力，且不影响其领域外性能。具体而言，该方法在生物医学领域的句子相似度评估任务上取得了显著的性能提升，超过了现有的基线方法。这表明该方法能够有效地将本体知识注入到LLM中，提升其在该领域的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于生物医学、金融、法律等多个领域，通过将领域本体知识注入LLM，提升其在特定领域的文本理解、信息抽取、知识推理等任务中的性能。例如，在生物医学领域，可以利用该方法构建更强大的疾病诊断、药物研发等应用。该方法具有广泛的应用前景和重要的实际价值。

📄 摘要（原文）

Taking advantage of the widespread use of ontologies to organise and harmonize knowledge across several distinct domains, this paper proposes a novel approach to improve an embedding-Large Language Model (embedding-LLM) of interest by infusing the knowledge formalized by a reference ontology: ontological knowledge infusion aims at boosting the ability of the considered LLM to effectively model the knowledge domain described by the infused ontology. The linguistic information (i.e. concept synonyms and descriptions) and structural information (i.e. is-a relations) formalized by the ontology are utilized to compile a comprehensive set of concept definitions, with the assistance of a powerful generative LLM (i.e. GPT-3.5-turbo). These concept definitions are then employed to fine-tune the target embedding-LLM using a contrastive learning framework. To demonstrate and evaluate the proposed approach, we utilize the biomedical disease ontology MONDO. The results show that embedding-LLMs enhanced by ontological disease knowledge exhibit an improved capability to effectively evaluate the similarity of in-domain sentences from biomedical documents mentioning diseases, without compromising their out-of-domain performance.