Autoregressive Language Models for Knowledge Base Population: A case study in the space mission domain
作者: Andrés García-Silva, José Manuel Gómez-Pérez
分类: cs.CL
发布日期: 2025-03-24
备注: Pre-print version
💡 一句话要点
提出基于自回归语言模型的知识库填充方法，应用于航天任务领域。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 知识库填充 自回归语言模型 航天任务 知识图 微调
📋 核心要点
- 现有知识库填充方法难以有效利用领域语料库，且大型模型部署成本高昂。
- 论文提出微调自回归语言模型，实现端到端知识库填充，无需在prompt中包含本体。
- 实验表明，小型微调模型在航天任务知识图填充任务中，性能优于大型模型，且部署成本更低。
📝 摘要（中文）
知识库填充（KBP）在利用领域语料库更新和维护组织中的知识库方面起着关键作用。受大型语言模型日益增长的上下文窗口的启发，我们提出微调一个自回归语言模型用于端到端的KBP。我们的案例研究涉及航天任务知识图的填充。为了微调模型，我们利用现有的领域资源生成一个用于端到端KBP的数据集。我们的案例研究表明，针对KBP微调的小型语言模型可以达到与大型模型相比具有竞争力的甚至更高的准确性。专门用于KBP的较小模型提供了经济实惠的部署和更低成本的推理。此外，KBP专业模型不需要在提示中包含本体，从而在上下文中为额外的输入文本或输出序列化留出更多空间。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决知识库填充（KBP）问题，即如何利用领域语料库自动更新和维护知识库。现有方法通常需要复杂的pipeline，或者依赖大型语言模型，存在部署成本高、推理速度慢等问题。此外，传统方法可能需要将本体信息包含在prompt中，限制了输入文本的长度。
核心思路：论文的核心思路是利用自回归语言模型，通过微调使其能够直接从输入文本中生成知识库三元组。这种方法简化了KBP流程，降低了对大型模型的依赖，并且允许模型在不依赖本体信息的情况下进行知识抽取。
技术框架：整体框架包括以下步骤：1）收集航天任务领域的语料库；2）利用现有领域资源生成用于端到端KBP的微调数据集；3）微调自回归语言模型；4）评估模型在知识库填充任务上的性能。模型直接接收文本输入，输出知识库三元组，无需中间步骤。
关键创新：最重要的创新点在于使用小型自回归语言模型进行端到端的知识库填充，并证明其在特定领域可以超越大型模型。这种方法降低了部署成本，提高了推理效率，并且减少了对prompt工程的依赖。
关键设计：论文的关键设计包括：1）数据集的生成方式，如何从现有领域资源中提取高质量的训练数据；2）选择合适的自回归语言模型作为基础模型；3）微调策略，包括学习率、batch size等超参数的设置；4）评估指标的选择，如何准确衡量模型在知识库填充任务上的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在航天任务知识图填充任务中，微调后的小型语言模型能够达到与大型模型相比具有竞争力的甚至更高的准确性。这表明，针对特定领域进行微调的小型模型可以有效地解决知识库填充问题，并且具有更低的部署和推理成本。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要知识库填充的领域，例如医疗、金融、法律等。通过自动从领域文本中提取知识，可以构建和维护高质量的知识库，为智能问答、信息检索、决策支持等应用提供支持。该方法降低了知识库构建的成本，提高了效率，具有广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Knowledge base population KBP plays a crucial role in populating and maintaining knowledge bases up-to-date in organizations by leveraging domain corpora. Motivated by the increasingly large context windows supported by large language models, we propose to fine-tune an autoregressive language model for end-toend KPB. Our case study involves the population of a space mission knowledge graph. To fine-tune the model we generate a dataset for end-to-end KBP tapping into existing domain resources. Our case study shows that fine-tuned language models of limited size can achieve competitive and even higher accuracy than larger models in the KBP task. Smaller models specialized for KBP offer affordable deployment and lower-cost inference. Moreover, KBP specialist models do not require the ontology to be included in the prompt, allowing for more space in the context for additional input text or output serialization.