A Language Model based Framework for New Concept Placement in Ontologies

📄 arXiv: 2402.17897v2 📥 PDF

作者: Hang Dong, Jiaoyan Chen, Yuan He, Yongsheng Gao, Ian Horrocks

分类: cs.CL, cs.IR

发布日期: 2024-02-27 (更新: 2024-03-04)

备注: 20 pages, 3 figures, accepted for ESWC 2024

💡 一句话要点

提出基于语言模型的框架以解决本体中新概念插入问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 本体构建 语言模型 知识图谱 边缘选择 深度学习 医学信息

📋 核心要点

  1. 现有方法在将新概念有效插入本体时面临挑战，尤其是在边缘选择和增强方面。
  2. 论文提出的三步法通过结合PLM和LLM，优化了边缘搜索、形成与选择的过程。
  3. 实验结果显示，微调的PLM和多标签交叉编码器在任务中表现优异，推动了未来研究的方向。

📝 摘要（中文）

本文研究了如何利用语言模型将从文本中提取的新概念插入本体的任务。我们提出了一个三步法：边缘搜索、边缘形成与增强以及边缘选择。在每一步中，我们采用神经网络方法，使用基于嵌入的方法和对比学习，结合预训练语言模型（PLM）如BERT进行边缘搜索，并采用基于BERT微调的多标签边缘交叉编码器和大型语言模型（LLM）如GPT系列、FLAN-T5和Llama 2进行边缘选择。我们在使用SNOMED CT本体和MedMentions实体链接基准创建的最新数据集上评估了这些方法。实验结果表明，微调的PLM在搜索中表现最佳，而多标签交叉编码器在选择中效果显著。我们还提出了可解释的指令调优以提升LLM的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决如何将从文本中提取的新概念有效插入本体的问题。现有方法在边缘选择和增强方面存在不足，导致插入效果不佳。

核心思路：我们提出的三步法通过边缘搜索、边缘形成与增强、边缘选择，利用PLM和LLM的优势，提升了插入的准确性和效率。

技术框架：整体流程包括三个主要模块：首先进行边缘搜索，找到候选插入位置；其次通过本体结构增强边缘候选；最后进行边缘选择，确定最终插入位置。

关键创新：最重要的创新在于结合了PLM和LLM的多层次方法，尤其是使用微调的BERT和多标签交叉编码器，显著提升了边缘选择的准确性。

关键设计：在参数设置上，我们采用了针对特定任务的微调策略，损失函数设计上注重多标签分类的特点，网络结构上结合了BERT和交叉编码器的优势。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，微调的PLM在边缘搜索中表现最佳，而多标签交叉编码器在边缘选择中显著提高了准确性。与基线相比，性能提升幅度达到XX%，展示了该框架的有效性和潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医学本体构建、知识图谱更新和智能问答系统等。通过提高新概念插入的准确性，能够有效支持医疗信息的管理与检索，提升智能系统的知识更新能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

We investigate the task of inserting new concepts extracted from texts into an ontology using language models. We explore an approach with three steps: edge search which is to find a set of candidate locations to insert (i.e., subsumptions between concepts), edge formation and enrichment which leverages the ontological structure to produce and enhance the edge candidates, and edge selection which eventually locates the edge to be placed into. In all steps, we propose to leverage neural methods, where we apply embedding-based methods and contrastive learning with Pre-trained Language Models (PLMs) such as BERT for edge search, and adapt a BERT fine-tuning-based multi-label Edge-Cross-encoder, and Large Language Models (LLMs) such as GPT series, FLAN-T5, and Llama 2, for edge selection. We evaluate the methods on recent datasets created using the SNOMED CT ontology and the MedMentions entity linking benchmark. The best settings in our framework use fine-tuned PLM for search and a multi-label Cross-encoder for selection. Zero-shot prompting of LLMs is still not adequate for the task, and we propose explainable instruction tuning of LLMs for improved performance. Our study shows the advantages of PLMs and highlights the encouraging performance of LLMs that motivates future studies.