A Framework for Leveraging Human Computation Gaming to Enhance Knowledge Graphs for Accuracy Critical Generative AI Applications

📄 arXiv: 2404.19729v1 📥 PDF

作者: Steph Buongiorno, Corey Clark

分类: cs.HC, cs.AI

发布日期: 2024-04-30

💡 一句话要点

提出GAME-KG框架以解决知识图谱构建中的隐性连接问题

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

关键词: 知识图谱 众包反馈 视频游戏 人类贩卖 可解释性 人工智能 数据分析

📋 核心要点

  1. 现有知识图谱构建方法在捕捉隐性连接方面存在不足，导致信息不完整。
  2. GAME-KG框架通过众包反馈和视频游戏的方式，增强知识图谱的显性和隐性连接。
  3. 初步实验结果显示，GAME-KG在增强知识图谱的有效性和可解释性方面具有显著提升。

📝 摘要（中文）

外部知识图谱（KGs）可以增强大型语言模型（LLMs），同时提供可解释的知识基础，特别是在解释性至关重要的领域，如人类贩卖数据分析。然而，构建知识图谱面临挑战，文档解析的KGs可能缺乏隐性连接。为此，本文提出了GAME-KG框架，利用众包反馈通过视频游戏修改KG中的显性和隐性连接。通过两个示例验证了该框架的有效性，初步结果表明，GAME-KG能够有效增强KG，同时提供经过人类验证的结构化事实。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决知识图谱构建中显性和隐性连接缺失的问题。现有方法通常只能捕捉文档中明确陈述的连接，导致信息的局限性和不完整性。

核心思路：GAME-KG框架通过结合众包反馈和游戏机制，允许用户在游戏中参与知识图谱的构建和修改，从而有效捕捉隐性连接。这样的设计不仅提高了数据的丰富性，还增强了用户的参与感。

技术框架：GAME-KG的整体架构包括数据收集、用户反馈、知识图谱更新三个主要模块。首先，通过游戏收集用户对知识图谱的反馈，然后根据反馈调整图谱中的连接，最后更新知识图谱以反映新的信息。

关键创新：GAME-KG的主要创新在于其利用游戏机制进行知识图谱的众包修改，这一方法与传统的知识图谱构建方式有本质区别，后者通常依赖于专家或静态数据。

关键设计：在设计上，GAME-KG采用了特定的游戏场景（如Unity测试场景），并通过用户的互动反馈来调整知识图谱的结构，确保隐性连接的捕捉和显性连接的验证。

📊 实验亮点

实验结果表明，GAME-KG框架在知识图谱的增强方面表现出色，尤其是在捕捉隐性连接方面。通过与未修改的知识图谱进行对比，初步结果显示，使用GAME-KG的知识图谱在信息完整性和用户验证方面有显著提升，具体性能数据尚待进一步验证。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括人类贩卖数据分析、医疗健康、法律文档分析等需要高可解释性的领域。通过增强知识图谱的准确性和完整性，GAME-KG框架能够为决策支持系统提供更可靠的知识基础，未来可能在多个行业中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

External knowledge graphs (KGs) can be used to augment large language models (LLMs), while simultaneously providing an explainable knowledge base of facts that can be inspected by a human. This approach may be particularly valuable in domains where explainability is critical, like human trafficking data analysis. However, creating KGs can pose challenges. KGs parsed from documents may comprise explicit connections (those directly stated by a document) but miss implicit connections (those obvious to a human although not directly stated). To address these challenges, this preliminary research introduces the GAME-KG framework, standing for "Gaming for Augmenting Metadata and Enhancing Knowledge Graphs." GAME-KG is a federated approach to modifying explicit as well as implicit connections in KGs by using crowdsourced feedback collected through video games. GAME-KG is shown through two demonstrations: a Unity test scenario from Dark Shadows, a video game that collects feedback on KGs parsed from US Department of Justice (DOJ) Press Releases on human trafficking, and a following experiment where OpenAI's GPT-4 is prompted to answer questions based on a modified and unmodified KG. Initial results suggest that GAME-KG can be an effective framework for enhancing KGs, while simultaneously providing an explainable set of structured facts verified by humans.