ONSEP: A Novel Online Neural-Symbolic Framework for Event Prediction Based on Large Language Model

📄 arXiv: 2408.07840v1 📥 PDF

作者: Xuanqing Yu, Wangtao Sun, Jingwei Li, Kang Liu, Chengbao Liu, Jie Tan

分类: cs.CL, cs.AI, cs.SC

发布日期: 2024-08-14

备注: 16 pages, ACL 2024 Findings

💡 一句话要点

ONSEP：一种基于大语言模型的在线神经符号事件预测新框架

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

关键词: 事件预测 时间知识图谱 神经符号学习 动态因果规则挖掘 大语言模型 在线学习 知识图谱推理

📋 核心要点

  1. 现有时间知识图谱预测方法难以利用测试阶段的经验，且依赖单一短期历史，限制了对动态数据的适应性。
  2. ONSEP框架结合动态因果规则挖掘（DCRM）和双重历史增强生成（DHAG），动态适应新因果关系并融合长期和短期历史。
  3. 实验结果表明，ONSEP在多个数据集上显著提升了Hit@k指标，有效增强了大语言模型在事件预测方面的能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种在线神经符号事件预测框架ONSEP，用于解决时间知识图谱预测（TKGF）问题。现有方法在测试阶段无法利用经验，且依赖单一的短期历史，限制了其对演化数据的适应性。ONSEP创新性地结合了动态因果规则挖掘（DCRM）和双重历史增强生成（DHAG）。DCRM从实时数据中动态构建因果规则，从而快速适应新的因果关系。DHAG融合短期和长期历史上下文，利用双分支方法丰富事件预测。实验结果表明，ONSEP在多个数据集上显著提升了Hit@k (k=1,3,10)指标，展示了其增强大语言模型（LLM）进行事件预测的能力，且无需大量重新训练。ONSEP不仅推进了TKGF领域的发展，也突显了神经符号方法在适应动态数据环境方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决时间知识图谱预测（TKGF）问题，即预测未来可能发生的事件。现有方法的痛点在于无法有效利用测试阶段的经验，并且过度依赖短期历史信息，导致模型难以适应不断演变的数据环境和新的因果关系。

核心思路：论文的核心思路是将神经方法与符号推理相结合，构建一个在线学习的神经符号框架。通过动态挖掘因果规则来适应新的因果关系，并利用双重历史信息（短期和长期）来增强事件预测的准确性。这种结合使得模型既能利用数据的统计规律，又能进行符号推理，从而更好地适应动态环境。

技术框架：ONSEP框架主要包含两个核心模块：动态因果规则挖掘（DCRM）和双重历史增强生成（DHAG）。DCRM模块负责从实时数据中动态地挖掘因果规则，并将其用于事件预测。DHAG模块则利用双分支结构，分别处理短期和长期历史信息，并将两者融合以生成更准确的事件预测结果。整个框架以在线学习的方式进行训练，可以不断地从新数据中学习并更新模型参数。

关键创新：ONSEP的关键创新在于其动态因果规则挖掘（DCRM）和双重历史增强生成（DHAG）的结合。DCRM能够实时地从数据中提取新的因果关系，使得模型能够快速适应环境变化。DHAG则通过融合短期和长期历史信息，更全面地考虑了事件发生的上下文，从而提高了预测的准确性。与现有方法相比，ONSEP能够更好地利用数据中的信息，并且具有更强的适应性。

关键设计：DCRM模块的具体实现细节未知，但可以推测其可能涉及规则学习算法和知识图谱推理技术。DHAG模块的关键设计在于如何有效地融合短期和长期历史信息。论文可能采用了注意力机制或其他融合方法来实现这一目标。损失函数的设计可能包括预测误差和规则置信度等因素，以平衡模型的预测准确性和规则的可靠性。具体的网络结构细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在多个数据集上进行了实验，结果表明ONSEP框架显著提升了Hit@k (k=1,3,10)指标。具体的性能数据和对比基线未知，但摘要强调了其在不同数据集上的显著提升，表明ONSEP框架具有较强的泛化能力。此外，ONSEP框架无需大量重新训练即可增强大语言模型在事件预测方面的能力，降低了模型部署和维护的成本。

🎯 应用场景

ONSEP框架具有广泛的应用前景，例如：金融风险预测、供应链管理、医疗诊断、社交媒体趋势分析等。通过预测未来可能发生的事件，可以帮助决策者更好地制定策略，降低风险，提高效率。该研究的实际价值在于提供了一种更有效、更适应动态环境的事件预测方法。未来，可以进一步研究如何将ONSEP框架与其他技术相结合，例如：强化学习、联邦学习等，以拓展其应用范围。

📄 摘要（原文）

In the realm of event prediction, temporal knowledge graph forecasting (TKGF) stands as a pivotal technique. Previous approaches face the challenges of not utilizing experience during testing and relying on a single short-term history, which limits adaptation to evolving data. In this paper, we introduce the Online Neural-Symbolic Event Prediction (ONSEP) framework, which innovates by integrating dynamic causal rule mining (DCRM) and dual history augmented generation (DHAG). DCRM dynamically constructs causal rules from real-time data, allowing for swift adaptation to new causal relationships. In parallel, DHAG merges short-term and long-term historical contexts, leveraging a bi-branch approach to enrich event prediction. Our framework demonstrates notable performance enhancements across diverse datasets, with significant Hit@k (k=1,3,10) improvements, showcasing its ability to augment large language models (LLMs) for event prediction without necessitating extensive retraining. The ONSEP framework not only advances the field of TKGF but also underscores the potential of neural-symbolic approaches in adapting to dynamic data environments.