Question-Answer Extraction from Scientific Articles Using Knowledge Graphs and Large Language Models

📄 arXiv: 2507.13827v1 📥 PDF

作者: Hosein Azarbonyad, Zi Long Zhu, Georgios Cheirmpos, Zubair Afzal, Vikrant Yadav, Georgios Tsatsaronis

分类: cs.CL, cs.IR, cs.LG

发布日期: 2025-07-18

备注: SIGIR 2025

💡 一句话要点

提出基于知识图谱和大型语言模型的科学论文问答抽取方法，提升关键信息获取效率。

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

关键词: 问答抽取 知识图谱 大型语言模型 科学论文 实体关系抽取

📋 核心要点

  1. 学者需要快速识别和理解论文的核心思想，但现有方法难以有效提取关键信息。
  2. 论文提出两种QA生成方法，分别基于大型语言模型和知识图谱，旨在更准确地捕捉论文的关键信息。
  3. 实验结果表明，基于知识图谱的方法能够有效捕捉文章的主要思想，且微调实体关系抽取模型至关重要。

📝 摘要（中文）

本文旨在从科学论文中抽取关键概念和贡献，以问答（QA）对的形式呈现，帮助学者快速识别和理解论文的核心思想。我们提出了两种不同的QA生成方法。第一种方法侧重于文章内容本身，通过选择显著段落，利用大型语言模型（LLM）生成问题，并根据答案的有效性对问题进行排序，然后生成答案。第二种方法则利用知识图谱（KG）进行QA生成。我们通过在科学论文上微调实体关系（ER）抽取模型来构建KG。然后，我们采用显著三元组抽取方法，根据实体中心性等指标（基于类似TF-IDF的三元组度量）选择每篇文章中最相关的ER。该度量评估三元组在文章中的重要性，并与文献中的普遍性进行比较。通过主观专家（SME）评估，结果表明基于KG的方法能有效捕捉文章的主要思想，并且在科学语料库上微调ER抽取模型对于提取高质量三元组至关重要。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从科学论文中自动抽取关键信息，并以问答对形式呈现的问题。现有方法主要依赖于全文检索或人工标注，效率低下且难以捕捉深层语义关系。现有方法的痛点在于无法有效利用论文之间的关联信息，以及难以区分论文中的核心贡献和背景知识。

核心思路：论文的核心思路是结合大型语言模型（LLM）和知识图谱（KG）的优势，分别从文章内容和文献关联两个角度生成问答对。LLM侧重于理解文章的局部信息，而KG则侧重于捕捉文章在整个知识体系中的位置和贡献。通过结合两种方法，可以更全面、准确地提取论文的关键信息。

技术框架：整体框架包含两个主要分支：基于LLM的QA生成和基于KG的QA生成。基于LLM的方法首先选择显著段落，然后利用LLM生成问题，并对问题进行排序，最后生成答案。基于KG的方法首先构建知识图谱，然后提取显著三元组，并基于三元组生成问答对。两种方法的结果可以进行融合，以提高整体性能。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一种基于三元组TF-IDF-like度量的显著三元组抽取方法。该方法能够有效评估三元组在文章中的重要性，并与文献中的普遍性进行比较，从而筛选出最具代表性的三元组。此外，论文还强调了在科学语料库上微调实体关系抽取模型的重要性，这对于构建高质量的知识图谱至关重要。

关键设计：在基于KG的方法中，实体关系抽取模型采用预训练模型进行微调。显著三元组的抽取基于三元组TF-IDF-like度量，该度量考虑了三元组在文章中的频率以及在整个文献中的逆文档频率。实体的中心性用于评估实体的重要性。具体参数设置未知。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，基于知识图谱的方法能够有效捕捉文章的主要思想。通过主观专家评估，基于KG的方法生成的问答对质量更高。此外，实验还验证了在科学语料库上微调实体关系抽取模型的重要性，这对于提取高质量的三元组至关重要。具体性能数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于学术搜索引擎、论文推荐系统、科研知识管理平台等领域。通过自动抽取论文的关键信息，可以帮助学者快速了解论文的核心思想和贡献，提高科研效率。此外，该方法还可以用于构建领域知识图谱，促进知识的共享和传播。

📄 摘要（原文）

When deciding to read an article or incorporate it into their research, scholars often seek to quickly identify and understand its main ideas. In this paper, we aim to extract these key concepts and contributions from scientific articles in the form of Question and Answer (QA) pairs. We propose two distinct approaches for generating QAs. The first approach involves selecting salient paragraphs, using a Large Language Model (LLM) to generate questions, ranking these questions by the likelihood of obtaining meaningful answers, and subsequently generating answers. This method relies exclusively on the content of the articles. However, assessing an article's novelty typically requires comparison with the existing literature. Therefore, our second approach leverages a Knowledge Graph (KG) for QA generation. We construct a KG by fine-tuning an Entity Relationship (ER) extraction model on scientific articles and using it to build the graph. We then employ a salient triplet extraction method to select the most pertinent ERs per article, utilizing metrics such as the centrality of entities based on a triplet TF-IDF-like measure. This measure assesses the saliency of a triplet based on its importance within the article compared to its prevalence in the literature. For evaluation, we generate QAs using both approaches and have them assessed by Subject Matter Experts (SMEs) through a set of predefined metrics to evaluate the quality of both questions and answers. Our evaluations demonstrate that the KG-based approach effectively captures the main ideas discussed in the articles. Furthermore, our findings indicate that fine-tuning the ER extraction model on our scientific corpus is crucial for extracting high-quality triplets from such documents.