ConExion: Concept Extraction with Large Language Models

📄 arXiv: 2504.12915v2 📥 PDF

作者: Ebrahim Norouzi, Sven Hertling, Harald Sack

分类: cs.CL, cs.IR

发布日期: 2025-04-17 (更新: 2025-04-22)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

ConExion：利用大型语言模型进行概念抽取，提升领域覆盖评估和本体学习。

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

关键词: 概念抽取 大型语言模型 提示工程 本体学习 知识图谱 领域覆盖评估 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 传统关键短语抽取方法无法覆盖领域内所有相关概念，限制了本体学习和评估。
  2. 利用大型语言模型，通过提示工程抽取文档中所有相关概念，不局限于重要概念。
  3. 在两个基准数据集上验证，F1分数超越现有技术，证明LLM在概念抽取上的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种利用预训练大型语言模型（LLMs）从文档中抽取概念的方法。与传统的抽取关键短语以概括文档重要信息的方法相比，我们的方法致力于解决更具挑战性的任务，即抽取与特定领域相关的所有概念，而不仅仅是重要的概念。通过对两个广泛使用的基准数据集的全面评估，我们证明了我们的方法提高了F1分数，优于最先进的技术。此外，我们还探索了在这些模型中使用提示进行无监督概念抽取的潜力。提取的概念旨在支持本体的领域覆盖评估并促进本体学习，突出了LLM在概念抽取任务中的有效性。我们的源代码和数据集可在https://github.com/ISE-FIZKarlsruhe/concept_extraction公开获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有概念抽取方法通常侧重于提取文档中的关键短语，这些关键短语概括了文档的主要信息。然而，在本体学习和领域覆盖评估等应用中，需要识别文档中存在的所有相关概念，而不仅仅是那些被认为是“重要”的概念。现有方法无法满足这种需求，导致领域知识的不完整表示。

核心思路：本文的核心思路是利用预训练大型语言模型（LLMs）的强大语言理解和生成能力，通过提示工程（Prompt Engineering）引导LLM识别和抽取文档中所有相关的概念。这种方法不再局限于提取关键短语，而是旨在全面捕捉领域知识。

技术框架：ConExion方法的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 输入文档：接收待处理的文档作为输入。2) 提示构建：根据任务需求，设计合适的提示模板，引导LLM进行概念抽取。3) LLM推理：将文档和提示输入到预训练的LLM中，进行推理，生成候选概念列表。4) 后处理：对LLM生成的候选概念列表进行清洗、去重和过滤，得到最终的概念集合。

关键创新：ConExion的关键创新在于其利用LLM进行更全面的概念抽取，超越了传统关键短语抽取方法的局限性。它通过提示工程，引导LLM识别文档中所有相关的概念，从而更完整地表示领域知识。此外，该方法还探索了无监督概念抽取的可能性，进一步降低了对标注数据的依赖。

关键设计：论文中探索了不同的提示策略，例如使用不同的提示语来引导LLM识别概念。此外，后处理阶段可能包括基于词性的过滤、基于频率的过滤以及基于领域知识的过滤等步骤。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的LLM，例如BERT、RoBERTa或GPT系列模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ConExion方法在两个广泛使用的基准数据集上取得了显著的性能提升，F1分数优于现有最先进的技术。具体提升幅度未知，但论文强调了其在概念抽取任务上的有效性。此外，论文还探索了使用提示进行无监督概念抽取的潜力，为未来的研究方向提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于本体学习、知识图谱构建、领域覆盖评估等领域。通过自动抽取文档中的概念，可以加速本体构建过程，提高知识图谱的完整性和准确性。此外，该方法还可以用于评估现有本体对特定领域的覆盖程度，发现知识盲点，为本体的持续完善提供依据。未来，该技术有望应用于智能问答、信息检索等领域，提升系统的智能化水平。

📄 摘要（原文）

In this paper, an approach for concept extraction from documents using pre-trained large language models (LLMs) is presented. Compared with conventional methods that extract keyphrases summarizing the important information discussed in a document, our approach tackles a more challenging task of extracting all present concepts related to the specific domain, not just the important ones. Through comprehensive evaluations of two widely used benchmark datasets, we demonstrate that our method improves the F1 score compared to state-of-the-art techniques. Additionally, we explore the potential of using prompts within these models for unsupervised concept extraction. The extracted concepts are intended to support domain coverage evaluation of ontologies and facilitate ontology learning, highlighting the effectiveness of LLMs in concept extraction tasks. Our source code and datasets are publicly available at https://github.com/ISE-FIZKarlsruhe/concept_extraction.