Docs2KG: Unified Knowledge Graph Construction from Heterogeneous Documents Assisted by Large Language Models
作者: Qiang Sun, Yuanyi Luo, Wenxiao Zhang, Sirui Li, Jichunyang Li, Kai Niu, Xiangrui Kong, Wei Liu
分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR
发布日期: 2024-06-05
💡 一句话要点
提出Docs2KG框架，利用大语言模型从异构文档中构建统一知识图谱
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 知识图谱构建 异构文档处理 大语言模型 信息抽取 非结构化数据 数据湖 企业知识管理
📋 核心要点
- 企业数据主要以非结构化形式存储，传统搜索引擎难以满足复杂信息需求，尤其是在缺乏明确搜索关键词时。
- Docs2KG利用大语言模型，从异构文档中提取信息，动态构建统一知识图谱，实现高效查询和探索。
- Docs2KG框架具有灵活性和可扩展性，能够适应各种文档结构和内容类型，并支持多种下游任务。
📝 摘要（中文）
本文介绍了一种名为Docs2KG的新框架，旨在从各种异构非结构化文档（包括电子邮件、网页、PDF文件和Excel文件）中提取多模态信息。Docs2KG动态生成一个统一的知识图谱，表示提取的关键信息，从而能够高效地查询和探索文档数据湖。与现有方法侧重于特定领域的数据源或预先设计的模式不同，Docs2KG提供了一种灵活且可扩展的解决方案，可以适应各种文档结构和内容类型。该框架统一了数据处理，支持多种下游任务，并提高了领域可解释性。Docs2KG已公开提供，并提供演示视频。
🔬 方法详解
问题定义：企业数据大量存在于非结构化文档中，如邮件、网页、PDF等，传统搜索引擎难以有效利用这些数据进行知识发现和洞察。现有方法通常针对特定领域或依赖预定义模式，缺乏通用性和灵活性，无法适应异构文档的复杂结构和内容。
核心思路：Docs2KG的核心思路是利用大语言模型强大的理解和生成能力，从异构文档中提取关键信息，并将其转化为统一的知识图谱表示。通过知识图谱的可视化和查询功能，用户可以更直观地探索和理解文档数据。
技术框架：Docs2KG框架包含以下主要模块：1) 文档解析模块，负责解析各种格式的文档，提取文本、图像等信息；2) 信息抽取模块，利用大语言模型从文档中提取实体、关系等关键信息；3) 知识图谱构建模块，将提取的信息组织成知识图谱；4) 查询和可视化模块，提供知识图谱的查询和可视化功能。
关键创新：Docs2KG的关键创新在于其通用性和灵活性，能够处理各种异构文档，并动态构建知识图谱，无需预定义模式。此外，利用大语言模型进行信息抽取，提高了抽取精度和效率。
关键设计：具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。但可以推测，大语言模型的选择和微调策略，以及知识图谱的存储和查询优化是关键的设计考虑。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
由于论文摘要中没有提供具体的实验结果，因此无法总结实验亮点。但从论文描述来看，Docs2KG旨在提供一个通用的知识图谱构建框架，其优势在于能够处理异构文档和动态构建知识图谱，并利用大语言模型提高信息抽取精度。
🎯 应用场景
Docs2KG可应用于企业知识管理、智能问答、情报分析等领域。通过将企业内部的各种文档数据整合为知识图谱，可以帮助员工快速查找所需信息，提高工作效率。此外，还可以用于分析竞争对手的情报，发现潜在的市场机会。
📄 摘要（原文）
Even for a conservative estimate, 80% of enterprise data reside in unstructured files, stored in data lakes that accommodate heterogeneous formats. Classical search engines can no longer meet information seeking needs, especially when the task is to browse and explore for insight formulation. In other words, there are no obvious search keywords to use. Knowledge graphs, due to their natural visual appeals that reduce the human cognitive load, become the winning candidate for heterogeneous data integration and knowledge representation. In this paper, we introduce Docs2KG, a novel framework designed to extract multimodal information from diverse and heterogeneous unstructured documents, including emails, web pages, PDF files, and Excel files. Dynamically generates a unified knowledge graph that represents the extracted key information, Docs2KG enables efficient querying and exploration of document data lakes. Unlike existing approaches that focus on domain-specific data sources or pre-designed schemas, Docs2KG offers a flexible and extensible solution that can adapt to various document structures and content types. The proposed framework unifies data processing supporting a multitude of downstream tasks with improved domain interpretability. Docs2KG is publicly accessible at https://docs2kg.ai4wa.com, and a demonstration video is available at https://docs2kg.ai4wa.com/Video.