論文の概要: Enhancing Knowledge Graph Construction Using Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04676v1
- Date: Mon, 8 May 2023 12:53:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-09 14:18:08.954353
- Title: Enhancing Knowledge Graph Construction Using Large Language Models
- Title(参考訳): 大規模言語モデルを用いた知識グラフ構築の強化
- Authors: Milena Trajanoska (1), Riste Stojanov (2), Dimitar Trajanov (3) ((1)
Faculty of Computer Science and Engineering - Ss. Cyril and Methodius
University - Skopje Macedonia)
- Abstract要約: 本稿では,ChatGPTのような基礎LPMの現在の進歩を,REBELのような特定の事前学習モデルと比較し,結合実体と関係抽出について述べる。
生テキストから知識グラフを自動生成するためのパイプラインを作成し,高度なLCMモデルを用いることで,非構造化テキストからこれらのグラフを作成するプロセスの精度が向上することを示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The growing trend of Large Language Models (LLM) development has attracted
significant attention, with models for various applications emerging
consistently. However, the combined application of Large Language Models with
semantic technologies for reasoning and inference is still a challenging task.
This paper analyzes how the current advances in foundational LLM, like ChatGPT,
can be compared with the specialized pretrained models, like REBEL, for joint
entity and relation extraction. To evaluate this approach, we conducted several
experiments using sustainability-related text as our use case. We created
pipelines for the automatic creation of Knowledge Graphs from raw texts, and
our findings indicate that using advanced LLM models can improve the accuracy
of the process of creating these graphs from unstructured text. Furthermore, we
explored the potential of automatic ontology creation using foundation LLM
models, which resulted in even more relevant and accurate knowledge graphs.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデル(LLM)開発の増加傾向は、様々なアプリケーションのモデルが一貫して出現し、大きな注目を集めている。
しかし、大規模言語モデルとセマンティック技術を組み合わせた推論と推論は依然として難しい課題である。
本稿では,ChatGPTのような基礎LPMの現在の進歩を,REBELのような特定の事前学習モデルと比較し,結合実体と関係抽出について述べる。
このアプローチを評価するために,サステナビリティ関連テキストを用いたいくつかの実験を行った。
生テキストから知識グラフの自動作成のためのパイプラインを作成し,高度なLCMモデルを用いることで,非構造化テキストからこれらのグラフを作成するプロセスの精度が向上することを示す。
さらに,基礎LPMモデルを用いた自動オントロジー生成の可能性について検討し,より関連性が高く正確な知識グラフを得た。
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