End-to-End Ontology Learning with Large Language Models

📄 arXiv: 2410.23584v1 📥 PDF

作者: Andy Lo, Albert Q. Jiang, Wenda Li, Mateja Jamnik

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2024-10-31

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

OLLM：一种基于大型语言模型的端到端本体学习方法，提升语义准确性和结构完整性。

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

关键词: 本体学习 大型语言模型 知识图谱 端到端学习 正则化 语义相似度 结构相似度

📋 核心要点

  1. 现有本体学习方法依赖于分解子任务，忽略了子任务间的关联，导致整体性能受限。
  2. OLLM通过微调大型语言模型，并引入自定义正则化器，直接建模本体的子组件，避免了子任务分解。
  3. 实验表明，OLLM在语义准确性和结构完整性方面优于现有方法，并且能够快速适应新领域。

📝 摘要（中文）

本体以结构化的形式表示领域知识，对机器自动处理至关重要。然而，构建本体需要大量的人工工作。为了自动化这一过程，大型语言模型（LLMs）已被应用于解决本体学习的各个子任务。但是，这种部分本体学习无法捕捉子任务之间的相互作用。为了解决这个问题，我们提出了一种通用且可扩展的方法OLLM，用于从头开始构建本体的分类骨干。OLLM不是专注于实体之间的单个关系等子任务，而是通过使用自定义正则化器微调LLM来建模目标本体的整个子组件，从而减少对高频概念的过拟合。我们引入了一套新颖的指标，通过测量其与真实值的语义和结构相似性来评估生成的本体的质量。与标准指标相比，我们的指标使用深度学习技术来定义图中更鲁棒的距离度量。在Wikipedia上的定量和定性结果表明，OLLM优于子任务组合方法，产生更语义准确的本体，同时保持结构完整性。我们进一步证明了我们的模型可以有效地适应新的领域，如arXiv，只需要少量的训练样本。我们的源代码和数据集可在https://github.com/andylolu2/ollm获得。

🔬 方法详解

问题定义：现有本体学习方法通常将本体构建分解为多个子任务，例如关系抽取、概念识别等。这种分解忽略了子任务之间的相互依赖关系，导致最终构建的本体质量不高。此外，现有方法在处理高频概念时容易出现过拟合现象，影响本体的泛化能力。

核心思路：OLLM的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）的强大生成能力，直接从头开始构建本体的分类骨干，而不是依赖于子任务的组合。通过微调LLM，使其能够生成符合领域知识的本体结构。同时，引入自定义正则化器，以减少对高频概念的过拟合，提高模型的泛化能力。

技术框架：OLLM的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 数据准备：收集领域相关的文本数据，例如Wikipedia文章或arXiv论文。2) 模型微调：使用收集到的数据微调大型语言模型，使其能够生成本体结构。3) 正则化：在微调过程中，使用自定义正则化器来减少对高频概念的过拟合。4) 本体生成：使用微调后的模型生成本体的分类骨干。5) 评估：使用新颖的评估指标，评估生成的本体的语义准确性和结构完整性。

关键创新：OLLM的关键创新在于：1) 端到端的本体学习方法：直接从头开始构建本体，避免了子任务分解带来的问题。2) 自定义正则化器：减少对高频概念的过拟合，提高模型的泛化能力。3) 新颖的评估指标：使用深度学习技术来定义图中更鲁棒的距离度量，更准确地评估本体的质量。

关键设计：OLLM的关键设计包括：1) 使用Transformer架构的LLM作为基础模型。2) 自定义正则化器的设计，用于惩罚模型对高频概念的过度依赖。3) 新颖的评估指标，例如基于图神经网络的语义相似度度量和结构相似度度量。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

OLLM在Wikipedia数据集上取得了显著的性能提升，优于子任务组合方法。具体而言，OLLM在语义准确性和结构完整性方面均有明显提升。此外，OLLM还能够快速适应新的领域，例如arXiv，只需要少量的训练样本即可达到良好的性能。这些结果表明，OLLM是一种有效且通用的本体学习方法。

🎯 应用场景

OLLM具有广泛的应用前景，例如：1) 知识图谱构建：可以用于自动构建领域知识图谱，提高知识图谱的构建效率和质量。2) 智能问答：可以用于构建领域本体，提高智能问答系统的准确性和可靠性。3) 语义搜索：可以用于构建领域本体，提高语义搜索的准确性和相关性。未来，OLLM有望成为构建大规模、高质量领域本体的重要工具。

📄 摘要（原文）

Ontologies are useful for automatic machine processing of domain knowledge as they represent it in a structured format. Yet, constructing ontologies requires substantial manual effort. To automate part of this process, large language models (LLMs) have been applied to solve various subtasks of ontology learning. However, this partial ontology learning does not capture the interactions between subtasks. We address this gap by introducing OLLM, a general and scalable method for building the taxonomic backbone of an ontology from scratch. Rather than focusing on subtasks, like individual relations between entities, we model entire subcomponents of the target ontology by finetuning an LLM with a custom regulariser that reduces overfitting on high-frequency concepts. We introduce a novel suite of metrics for evaluating the quality of the generated ontology by measuring its semantic and structural similarity to the ground truth. In contrast to standard metrics, our metrics use deep learning techniques to define more robust distance measures between graphs. Both our quantitative and qualitative results on Wikipedia show that OLLM outperforms subtask composition methods, producing more semantically accurate ontologies while maintaining structural integrity. We further demonstrate that our model can be effectively adapted to new domains, like arXiv, needing only a small number of training examples. Our source code and datasets are available at https://github.com/andylolu2/ollm.