LOKE: Linked Open Knowledge Extraction for Automated Knowledge Graph Construction

📄 arXiv: 2311.09366v1 📥 PDF

作者: Jamie McCusker

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-11-15

💡 一句话要点

提出LOKE以解决开放信息提取在知识图谱构建中的不足

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

关键词: 开放知识提取 知识图谱构建 大型语言模型 提示工程 实体链接 自动化提取 性能提升

📋 核心要点

  1. 现有的开放信息提取方法在与知识图谱对齐时存在不足，导致知识图谱构建的效果不理想。
  2. 本文提出LOKE方法，利用GPT模型和提示工程，解决开放知识提取中的对齐问题，特别关注实体链接任务。
  3. 实验结果显示，LOKE-GPT在OKE任务中超越了现有的OpenIE 4实现，尽管在三元组生成上存在过度生成现象。

📝 摘要（中文）

尽管开放信息提取（Open IE）在知识图谱构建（KGC）中具有潜力，但其提取结果与现有知识图谱的对齐仍显不足。本文提出了一种名为Linked Open Knowledge Extractor（LOKE）的新方法，利用大型语言模型（LLMs）和提示工程，针对Wikidata知识图谱进行开放知识提取（OKE）。通过结合CaRB基准评分和TekGen数据集，LOKE-GPT在OKE任务中表现优于AllenAI的OpenIE 4，尽管在三元组生成上存在过度生成的问题。分析表明，LOKE-GPT的提取结果在KGC任务中具有较高的实用性，适合用于半自动化提取场景。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决开放信息提取（Open IE）在知识图谱构建（KGC）中的对齐不足问题，现有方法在提取结果与知识图谱的匹配上存在挑战。

核心思路：提出Linked Open Knowledge Extractor（LOKE），利用大型语言模型（LLMs）和提示工程来进行开放知识提取（OKE），并将实体链接视为构建现实世界知识图谱的关键任务。

技术框架：LOKE方法结合了CaRB基准评分和TekGen数据集，采用LOKE-GPT模型进行实体链接和知识提取，整体流程包括数据预处理、提示设计、模型训练和结果评估。

关键创新：LOKE-GPT通过精心设计的提示与简单的实体链接方法相结合，显著提升了在OKE任务中的表现，与现有的OpenIE方法在内容上存在显著差异。

关键设计：在LOKE-GPT中，采用了特定的提示设计策略，以优化模型的输出，同时在实体链接过程中使用了简单的链接方法，确保提取结果的高效性和实用性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，LOKE-GPT在开放知识提取任务中表现优于AllenAI的OpenIE 4，尽管在三元组生成上存在过度生成的问题。具体而言，LOKE-GPT在提取的有效性和实用性方面显示出显著优势，适合用于半自动化的知识提取设置。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括知识图谱的自动构建、信息检索系统的优化以及智能问答系统的增强。LOKE方法能够有效提升知识图谱的构建效率，具有广泛的实际价值和未来影响，尤其是在需要快速更新和扩展知识库的场景中。

📄 摘要（原文）

While the potential of Open Information Extraction (Open IE) for Knowledge Graph Construction (KGC) may seem promising, we find that the alignment of Open IE extraction results with existing knowledge graphs to be inadequate. The advent of Large Language Models (LLMs), especially the commercially available OpenAI models, have reset expectations for what is possible with deep learning models and have created a new field called prompt engineering. We investigate the use of GPT models and prompt engineering for knowledge graph construction with the Wikidata knowledge graph to address a similar problem to Open IE, which we call Open Knowledge Extraction (OKE) using an approach we call the Linked Open Knowledge Extractor (LOKE, pronounced like "Loki"). We consider the entity linking task essential to construction of real world knowledge graphs. We merge the CaRB benchmark scoring approach with data from the TekGen dataset for the LOKE task. We then show that a well engineered prompt, paired with a naive entity linking approach (which we call LOKE-GPT), outperforms AllenAI's OpenIE 4 implementation on the OKE task, although it over-generates triples compared to the reference set due to overall triple scarcity in the TekGen set. Through an analysis of entity linkability in the CaRB dataset, as well as outputs from OpenIE 4 and LOKE-GPT, we see that LOKE-GPT and the "silver" TekGen triples show that the task is significantly different in content from OIE, if not structure. Through this analysis and a qualitative analysis of sentence extractions via all methods, we found that LOKE-GPT extractions are of high utility for the KGC task and suitable for use in semi-automated extraction settings.