AutoKG: Efficient Automated Knowledge Graph Generation for Language Models

📄 arXiv: 2311.14740v1 📥 PDF

作者: Bohan Chen, Andrea L. Bertozzi

分类: cs.CL

发布日期: 2023-11-22

备注: 10 pages, accepted by IEEE BigData 2023 as a workshop paper in GTA3

💡 一句话要点

提出AutoKG以解决知识图谱构建效率低下问题

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

关键词: 知识图谱 自动化构建 语言模型 图拉普拉斯学习 混合搜索 知识检索 语义相似性

📋 核心要点

  1. 现有方法在将大型语言模型与知识库链接时，往往无法有效捕捉复杂的关系动态，导致知识检索能力不足。
  2. AutoKG通过提取关键词并评估其关系权重，采用混合搜索方案来构建知识图谱，从而提升知识检索的效率和准确性。
  3. 初步实验结果显示，AutoKG在知识检索机制上优于传统的语义相似性搜索，显著增强了LLM的输出质量。

📝 摘要（中文）

传统的大型语言模型（LLMs）与知识库的链接方法，通常通过语义相似性搜索来实现，但难以捕捉复杂的关系动态。为了解决这些局限性，本文提出了AutoKG，这是一种轻量且高效的自动化知识图谱构建方法。AutoKG首先利用LLM提取关键词，然后通过图拉普拉斯学习评估每对关键词之间的关系权重。我们采用结合向量相似性和基于图的关联的混合搜索方案，以丰富LLM的响应。初步实验表明，AutoKG提供了比语义相似性搜索更全面和互联的知识检索机制，从而增强了LLM生成更具洞察力和相关性的输出能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统知识图谱构建方法在捕捉复杂关系动态方面的不足，特别是在大型语言模型与知识库的链接过程中，现有方法难以提供高效的知识检索。

核心思路：AutoKG的核心思路是通过提取关键词并评估其关系权重，结合向量相似性和图关联性，构建一个高效的知识图谱，从而提升LLM的响应能力。

技术框架：AutoKG的整体架构包括关键词提取模块、关系权重评估模块和混合搜索模块。首先，通过LLM提取文本块中的关键词；然后，利用图拉普拉斯学习评估关键词之间的关系；最后，结合向量相似性和图关联性进行知识检索。

关键创新：AutoKG的主要创新在于其轻量化设计和混合搜索策略，使得知识图谱构建过程更加高效且能够捕捉复杂的关系动态，这与传统的语义相似性搜索方法形成了鲜明对比。

关键设计：在关键设计上，AutoKG采用了图拉普拉斯学习来评估关系权重，并通过混合搜索策略优化知识检索效果，确保了系统的高效性和准确性。具体的参数设置和损失函数设计在实验中进行了详细验证。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

实验结果表明，AutoKG在知识检索机制上相较于传统的语义相似性搜索有显著提升，具体表现为知识检索的全面性和互联性增强，初步实验数据支持这一结论，显示出更高的响应质量和相关性。

🎯 应用场景

AutoKG的研究成果具有广泛的应用潜力，特别是在智能问答系统、推荐系统和信息检索等领域。通过提升知识图谱的构建效率和准确性，AutoKG能够为用户提供更为精准和相关的信息，进而推动自然语言处理技术的发展和应用。

📄 摘要（原文）

Traditional methods of linking large language models (LLMs) to knowledge bases via the semantic similarity search often fall short of capturing complex relational dynamics. To address these limitations, we introduce AutoKG, a lightweight and efficient approach for automated knowledge graph (KG) construction. For a given knowledge base consisting of text blocks, AutoKG first extracts keywords using a LLM and then evaluates the relationship weight between each pair of keywords using graph Laplace learning. We employ a hybrid search scheme combining vector similarity and graph-based associations to enrich LLM responses. Preliminary experiments demonstrate that AutoKG offers a more comprehensive and interconnected knowledge retrieval mechanism compared to the semantic similarity search, thereby enhancing the capabilities of LLMs in generating more insightful and relevant outputs.