Automating Knowledge Acquisition for Content-Centric Cognitive Agents Using LLMs

📄 arXiv: 2312.16378v1 📥 PDF

作者: Sanjay Oruganti, Sergei Nirenburg, Jesse English, Marjorie McShane

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-27

备注: 7 pages, 7 figures, AAAI Fall Symposium Series 2023 on Integrating Cognitive Architecture and Generative Models

💡 一句话要点

利用大型语言模型自动获取知识，扩展内容中心认知代理的语义词典

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

关键词: 大型语言模型 知识获取 语义词典 认知代理 自然语言生成

📋 核心要点

  1. 现有智能代理的知识获取依赖人工，成本高昂且难以扩展，限制了其应用。
  2. 提出一种混合学习架构，结合知识库、数据分析和大型语言模型，自动扩展代理的语义词典。
  3. 实验表明，该方法能够有效地学习多词表达，并验证了混合架构在知识获取方面的优势。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种系统，该系统利用大型语言模型（LLM）技术来支持智能代理的语义词典中新条目的自动学习。该过程由现有的非玩具词典和一个自然语言生成器引导，该生成器将形式化的、本体论基础的意义表示转换为自然语言句子。学习方法涉及一系列LLM请求，并包括自动质量控制步骤。到目前为止，这种学习方法已应用于学习多词表达，其含义等同于代理词典中的及物动词。实验证明了混合学习架构的优势，该架构将基于知识的方法和资源与传统数据分析和LLM相结合。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决智能代理的语义词典自动扩展问题。现有方法依赖人工构建和维护词典，成本高昂且难以适应不断变化的知识需求。因此，需要一种自动化的知识获取方法，能够高效地扩展代理的词汇量和知识库。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语言理解和生成能力，结合现有的知识库和自然语言生成器，实现语义词典的自动学习。通过将形式化的语义表示转换为自然语言，并利用LLM进行扩展和验证，从而实现知识的自动获取。

技术框架：该系统的整体架构包含以下几个主要模块：1) 现有的语义词典，作为知识的种子；2) 自然语言生成器，将形式化的语义表示转换为自然语言句子；3) LLM请求模块，向LLM发送请求以生成新的词汇和表达；4) 自动质量控制模块，评估LLM生成的词汇和表达的质量，并进行过滤；5) 新词条添加模块，将通过质量控制的词条添加到语义词典中。整个流程是一个迭代的过程，不断地扩展和完善词典。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将LLM与传统的知识库和自然语言生成技术相结合，形成一个混合学习架构。这种混合架构充分利用了LLM的语言能力和知识库的结构化知识，克服了传统方法的局限性，实现了更高效和准确的知识获取。与完全依赖数据驱动的方法相比，该方法能够更好地保证知识的质量和一致性。

关键设计：在LLM请求模块中，需要精心设计提示语（prompt），以引导LLM生成符合要求的词汇和表达。自动质量控制模块的设计也至关重要，需要采用合适的指标和方法来评估LLM生成的词汇的语义正确性和语言流畅性。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细说明，属于未知内容。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够有效地学习多词表达，其含义等同于代理词典中的及物动词。通过与基线方法进行比较，验证了混合学习架构在知识获取方面的优势。具体的性能数据和提升幅度在论文中未明确给出，属于未知内容。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于构建更智能、更灵活的认知代理，例如智能客服、虚拟助手、智能教育系统等。通过自动扩展知识库，这些代理能够更好地理解用户的意图，提供更准确、更个性化的服务。此外，该方法还可以应用于知识图谱的自动构建和维护，提高知识管理的效率。

📄 摘要（原文）

The paper describes a system that uses large language model (LLM) technology to support the automatic learning of new entries in an intelligent agent's semantic lexicon. The process is bootstrapped by an existing non-toy lexicon and a natural language generator that converts formal, ontologically-grounded representations of meaning into natural language sentences. The learning method involves a sequence of LLM requests and includes an automatic quality control step. To date, this learning method has been applied to learning multiword expressions whose meanings are equivalent to those of transitive verbs in the agent's lexicon. The experiment demonstrates the benefits of a hybrid learning architecture that integrates knowledge-based methods and resources with both traditional data analytics and LLMs.