[论文解读] SAC-KG: Exploiting Large Language Models as Skilled Automatic Constructors for Domain Knowledge Graphs

Hanzhu Chen, Xu Shen+4 more|arXiv (Cornell University)|Sep 22, 2024

Advanced Graph Neural Networks被引用 4

一句话总结

SAC-KG 提出了一种新颖的框架，利用大型语言模型（LLMs）作为熟练的自动构建者，从原始语料中构建精确的、多层级的领域知识图谱（KG）。通过在迭代的、基于实体的树搜索中整合生成器、验证器和修剪器，SAC-KG 在一个超过一百万个节点的知识图谱上实现了 89.32% 的精确率，相比最先进方法在精确率上提升了超过 20%。

ABSTRACT

Knowledge graphs (KGs) play a pivotal role in knowledge-intensive tasks across specialized domains, where the acquisition of precise and dependable knowledge is crucial. However, existing KG construction methods heavily rely on human intervention to attain qualified KGs, which severely hinders the practical applicability in real-world scenarios. To address this challenge, we propose a general KG construction framework, named SAC-KG, to exploit large language models (LLMs) as Skilled Automatic Constructors for domain Knowledge Graph. SAC-KG effectively involves LLMs as domain experts to generate specialized and precise multi-level KGs. Specifically, SAC-KG consists of three components: Generator, Verifier, and Pruner. For a given entity, Generator produces its relations and tails from raw domain corpora, to construct a specialized single-level KG. Verifier and Pruner then work together to ensure precision by correcting generation errors and determining whether newly produced tails require further iteration for the next-level KG.Experiments demonstrate that SAC-KG automatically constructs a domain KG at the scale of over one million nodes and achieves a precision of 89.32%, leading to a superior performance with over 20% increase in precision rate compared to existing state-of-the-art methods for the KG construction task.

研究动机与目标

• 解决现有领域知识图谱（KG）构建方法中人工依赖度高、可扩展性差的问题。
• 克服基于 LLM 的 KG 构建中的两大挑战：输入中的上下文噪声和输出中的知识幻觉。
• 实现使用 LLM 作为熟练的自动构建者，完全自动化、精确且可控地构建特定领域的 KG。
• 在无需人工校对或微调的情况下，实现大规模、多层级领域 KG 的高精确率与高可扩展性构建。

提出的方法

• 生成器从开源知识图谱（如 DBpedia）中检索特定领域的语料和相关三元组，形成上下文丰富的输入供给 LLM。
• LLM 基于组合输入生成基于实体的三元组（头实体-关系-尾实体），为给定实体构建单层 KG。
• 验证器利用 RuleHub 中的规则化标准检测并分类生成错误，提升事实一致性。
• 修剪器评估生成的尾实体，并决定其是否应标记为继续迭代（‘生长’）或被修剪，从而实现多层 KG 的扩展。
• 该框架采用迭代式、类似树搜索的过程，将被标记为‘生长’的实体用作下一步生成的输入。
• 开放 KG 检索与领域语料检索的整合，增强了事实基础性，减少了幻觉现象。

实验结果

研究问题

• RQ1 LLM 能否被有效利用为熟练的自动构建者，以最小的人工干预构建精确的、特定领域的知识图谱？
• RQ2 如何减轻原始领域语料中的上下文噪声，以提升 LLM 生成三元组的质量？
• RQ3 错误检测与修剪机制在多大程度上能减少知识幻觉并提升 KG 的精确率？
• RQ4 与单次通过的方法相比，迭代式、多层级构建过程是否能显著提升领域 KG 的可扩展性与事实准确性？
• RQ5 SAC-KG 在多样化基准测试中的表现如何，包括特定领域任务和开放信息抽取（OIE）任务？

主要发现

• SAC-KG 构建了一个包含超过一百万个节点的领域特定知识图谱，精确率达到 89.32%，显著优于现有最先进方法。
• 与先前最先进方法相比，该框架在领域 KG 构建中精确率提升超过 20%，展现出更优的事实准确性。
• 消融研究显示，移除任一组件——尤其是修剪器或开放 KG 检索模块——均导致性能明显下降，凸显其关键作用。
• 在水稻品种和专家等案例研究中，SAC-KG 生成的三元组比基于规则或其他 LLM 方法更具可解释性和领域特异性，尽管其召回率较低。
• SAC-KG 在标准 OIE 基准测试（OIE2016、NYT、WEB、PENN）中达到最先进性能，证实其在特定领域任务之外也具备良好的泛化能力与鲁棒性。
• 消融结果与案例分析表明，同时整合领域语料与开放 KG 检索能显著提升生成质量。