Knowledge Graphs for Enhancing Large Language Models in Entity Disambiguation
作者: Gerard Pons, Besim Bilalli, Anna Queralt
分类: cs.LG, cs.AI, cs.DB
发布日期: 2025-05-05 (更新: 2025-05-06)
备注: Pre-print submitted to ISWC 2024
期刊: Proc. 23rd Int. Semantic Web Conf. (ISWC 2024), LNCS, Springer, 2024
DOI: 10.1007/978-3-031-77844-5_9
💡 一句话要点
利用知识图谱增强大语言模型在实体消歧中的表现
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 知识图谱 大型语言模型 实体消歧 零样本学习 提示工程
📋 核心要点
- 大型语言模型在实体消歧任务中面临幻觉和知识不足的挑战，直接重新训练成本高昂。
- 利用知识图谱的结构化信息，通过层级类别剪枝和实体描述增强，提升LLM的消歧能力。
- 实验表明，该方法在零样本实体消歧任务中优于基线模型，并具有更好的领域适应性。
📝 摘要（中文）
近年来，大型语言模型（LLMs）已成为自然语言处理任务的重要解决方案。它们能够以零样本或少样本的方式解决问题，无需训练或微调特定任务的模型。然而，LLMs面临一些挑战，包括幻觉以及训练数据中存在过时知识或缺少特定领域信息。重新训练模型以解决这些问题既耗时又昂贵。为了缓解这些问题，知识图谱（KGs）被提出作为一种结构化的外部信息来源，以丰富LLMs。本文利用KG增强LLMs在零样本实体消歧（ED）中的表现。具体而言，我们利用KG中实体类别的分层表示来逐步缩小候选空间，并利用实体的描述来丰富输入提示，从而补充额外的知识。在流行的ED数据集上的评估表明，该方法优于未增强和仅使用描述增强的LLMs，并且比特定任务模型具有更高的适应性。此外，我们进行了错误分析，并讨论了KG的语义表达性对ED性能的影响。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型在零样本实体消歧任务中存在的知识不足和幻觉问题。现有方法要么依赖于模型自身的知识，要么简单地使用实体描述进行增强，无法充分利用知识图谱的结构化信息，导致消歧效果不佳。
核心思路：论文的核心思路是利用知识图谱的层级结构和实体描述，逐步缩小候选实体空间，并为LLM提供更丰富的上下文信息。通过类别层级结构进行剪枝，可以有效排除不相关的实体，减少搜索空间。实体描述则可以补充LLM可能缺失的知识，提高消歧的准确性。
技术框架：该方法主要包含两个阶段：1) 候选实体剪枝：利用知识图谱中实体类别的层级关系，从粗到细地过滤候选实体。例如，如果上下文表明实体是“科学家”，则可以排除所有非“科学家”类别的实体。2) 提示增强：将剩余候选实体的描述信息添加到输入提示中，为LLM提供更全面的上下文。然后，LLM根据增强后的提示进行实体消歧。
关键创新：该方法的关键创新在于将知识图谱的层级结构和实体描述相结合，用于增强LLM的实体消歧能力。与仅使用实体描述的方法相比，该方法能够更有效地利用知识图谱的结构化信息，提高消歧的准确性和效率。
关键设计：在类别层级剪枝阶段，需要定义合适的类别粒度，以避免过度剪枝或剪枝不足。在提示增强阶段，需要选择合适的实体描述信息，并控制提示的长度，以避免影响LLM的性能。论文中可能使用了启发式方法或学习算法来优化这些参数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在流行的实体消歧数据集上优于未增强和仅使用描述增强的LLMs。具体性能提升数据未知，但论文强调该方法具有更高的领域适应性，表明其在不同数据集和领域中具有良好的泛化能力。错误分析揭示了知识图谱的语义表达性对实体消歧性能的影响。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于信息抽取、问答系统、知识库构建等领域。通过提升LLM的实体消歧能力，可以提高这些应用的信息准确性和可靠性。例如，在问答系统中，准确的实体消歧可以帮助系统找到更相关的答案。在知识库构建中，可以提高实体链接的准确性，从而构建更完整的知识图谱。
📄 摘要（原文）
Recent advances in Large Language Models (LLMs) have positioned them as a prominent solution for Natural Language Processing tasks. Notably, they can approach these problems in a zero or few-shot manner, thereby eliminating the need for training or fine-tuning task-specific models. However, LLMs face some challenges, including hallucination and the presence of outdated knowledge or missing information from specific domains in the training data. These problems cannot be easily solved by retraining the models with new data as it is a time-consuming and expensive process. To mitigate these issues, Knowledge Graphs (KGs) have been proposed as a structured external source of information to enrich LLMs. With this idea, in this work we use KGs to enhance LLMs for zero-shot Entity Disambiguation (ED). For that purpose, we leverage the hierarchical representation of the entities' classes in a KG to gradually prune the candidate space as well as the entities' descriptions to enrich the input prompt with additional factual knowledge. Our evaluation on popular ED datasets shows that the proposed method outperforms non-enhanced and description-only enhanced LLMs, and has a higher degree of adaptability than task-specific models. Furthermore, we conduct an error analysis and discuss the impact of the leveraged KG's semantic expressivity on the ED performance.