Leveraging Large Language Models for Generating Research Topic Ontologies: A Multi-Disciplinary Study
作者: Tanay Aggarwal, Angelo Salatino, Francesco Osborne, Enrico Motta
分类: cs.DL, cs.CL
发布日期: 2025-08-28
💡 一句话要点
利用大型语言模型生成研究主题本体，解决跨学科知识组织难题。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 研究主题本体 知识图谱 语义关系抽取 跨领域迁移学习
📋 核心要点
- 现有研究主题本体构建耗时费力，存在覆盖不均、跨领域连接不足和更新滞后等问题。
- 利用大型语言模型识别研究主题间的语义关系，通过微调提升模型在特定领域的性能。
- 构建PEM-Rel-8K数据集，包含生物医学、物理和工程领域超过8000个关系，实验证明微调LLM效果显著。
📝 摘要（中文）
研究领域本体和分类法对于管理和组织科学知识至关重要，它们能够促进信息的有效分类、传播和检索。然而，创建和维护这些本体既昂贵又耗时，通常需要多个领域专家的协同努力。因此，该领域的本体通常在不同学科之间表现出不均衡的覆盖范围、有限的跨领域连接以及不频繁的更新周期。本研究探讨了几种大型语言模型在生物医学、物理学和工程学三个学术领域中识别研究主题之间语义关系的能力。模型在三种不同的条件下进行评估：零样本提示、思维链提示以及在现有本体上进行微调。此外，我们还评估了微调模型的跨领域迁移能力，通过测量它们在一个领域训练并在另一个领域应用时的性能。为了支持这项分析，我们引入了PEM-Rel-8K，这是一个包含超过8,000个关系的新的数据集，这些关系是从三个学科中最广泛采用的分类法中提取的：MeSH、PhySH和IEEE。我们的实验表明，在PEM-Rel-8K上微调LLM可以在所有学科中产生出色的性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决研究领域本体构建和维护成本高昂、覆盖不均、跨领域连接不足以及更新不及时的问题。现有方法依赖于领域专家手动构建，效率低下且难以保证质量。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的语义理解和生成能力，自动识别和抽取研究主题之间的语义关系，从而辅助或替代人工构建研究领域本体。通过在特定领域的数据集上微调LLM，可以进一步提升其在该领域的性能。
技术框架：整体框架包括数据准备、模型选择与训练、以及评估三个主要阶段。首先，构建包含研究主题及其关系的PEM-Rel-8K数据集。然后，选择合适的大型语言模型，并在PEM-Rel-8K数据集上进行微调。最后，通过不同的评估指标，评估模型在识别研究主题间语义关系方面的性能。论文还考察了模型的跨领域迁移能力。
关键创新：论文的关键创新在于将大型语言模型应用于研究领域本体的自动构建，并提出了PEM-Rel-8K数据集。与传统的手动构建方法相比，该方法能够显著降低成本和时间，并提高本体的覆盖范围和更新频率。此外，论文还研究了模型的跨领域迁移能力，为构建更通用的研究领域本体提供了思路。
关键设计：论文采用了三种不同的模型使用方式：零样本提示、思维链提示和微调。微调过程中，使用了PEM-Rel-8K数据集，该数据集包含超过8000个关系，涵盖生物医学（MeSH）、物理学（PhySH）和工程学（IEEE）三个领域。模型的具体参数设置和损失函数等细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在PEM-Rel-8K数据集上微调的大型语言模型在识别研究主题间语义关系方面表现出色，在生物医学、物理学和工程学三个领域均取得了优异的性能。论文还验证了微调模型的跨领域迁移能力，表明模型在不同领域之间具有一定的泛化能力。具体的性能数据和提升幅度未在摘要中详细说明，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于科研知识管理、学术信息检索、智能推荐系统等领域。通过自动构建和维护研究领域本体，可以更有效地组织和利用科学知识，提升科研效率，促进跨学科交流与合作。未来，该方法有望应用于更广泛的知识图谱构建任务。
📄 摘要（原文）
Ontologies and taxonomies of research fields are critical for managing and organising scientific knowledge, as they facilitate efficient classification, dissemination and retrieval of information. However, the creation and maintenance of such ontologies are expensive and time-consuming tasks, usually requiring the coordinated effort of multiple domain experts. Consequently, ontologies in this space often exhibit uneven coverage across different disciplines, limited inter-domain connectivity, and infrequent updating cycles. In this study, we investigate the capability of several large language models to identify semantic relationships among research topics within three academic domains: biomedicine, physics, and engineering. The models were evaluated under three distinct conditions: zero-shot prompting, chain-of-thought prompting, and fine-tuning on existing ontologies. Additionally, we assessed the cross-domain transferability of fine-tuned models by measuring their performance when trained in one domain and subsequently applied to a different one. To support this analysis, we introduce PEM-Rel-8K, a novel dataset consisting of over 8,000 relationships extracted from the most widely adopted taxonomies in the three disciplines considered in this study: MeSH, PhySH, and IEEE. Our experiments demonstrate that fine-tuning LLMs on PEM-Rel-8K yields excellent performance across all disciplines.