論文の概要: LOKE: Linked Open Knowledge Extraction for Automated Knowledge Graph
Construction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09366v1
- Date: Wed, 15 Nov 2023 20:57:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-17 17:43:13.687092
- Title: LOKE: Linked Open Knowledge Extraction for Automated Knowledge Graph
Construction
- Title（参考訳）: LOKE:知識グラフ構築のためのリンク付きオープン知識抽出
- Authors: Jamie McCusker
- Abstract要約: Wikidataナレッジグラフを用いた知識グラフ構築において,GPTモデルの利用とエンジニアリングの促進について検討する。
我々は,AllenAI の OpenIE 4 実装をOKE タスクで上回る,素直なエンティティリンク手法 (LOKE-GPT と呼ぶ) と組み合わせた,十分に設計されたプロンプトが,AllenAI の OpenIE 4 実装より優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While the potential of Open Information Extraction (Open IE) for Knowledge
Graph Construction (KGC) may seem promising, we find that the alignment of Open
IE extraction results with existing knowledge graphs to be inadequate. The
advent of Large Language Models (LLMs), especially the commercially available
OpenAI models, have reset expectations for what is possible with deep learning
models and have created a new field called prompt engineering. We investigate
the use of GPT models and prompt engineering for knowledge graph construction
with the Wikidata knowledge graph to address a similar problem to Open IE,
which we call Open Knowledge Extraction (OKE) using an approach we call the
Linked Open Knowledge Extractor (LOKE, pronounced like "Loki"). We consider the
entity linking task essential to construction of real world knowledge graphs.
We merge the CaRB benchmark scoring approach with data from the TekGen dataset
for the LOKE task. We then show that a well engineered prompt, paired with a
naive entity linking approach (which we call LOKE-GPT), outperforms AllenAI's
OpenIE 4 implementation on the OKE task, although it over-generates triples
compared to the reference set due to overall triple scarcity in the TekGen set.
Through an analysis of entity linkability in the CaRB dataset, as well as
outputs from OpenIE 4 and LOKE-GPT, we see that LOKE-GPT and the "silver"
TekGen triples show that the task is significantly different in content from
OIE, if not structure. Through this analysis and a qualitative analysis of
sentence extractions via all methods, we found that LOKE-GPT extractions are of
high utility for the KGC task and suitable for use in semi-automated extraction
settings.
- Abstract（参考訳）: 知識グラフ構築のためのオープン情報抽出(Open IE)の可能性は期待できるかもしれないが,既存の知識グラフとOpen IE抽出結果の整合性は不十分である。
大規模言語モデル(llm)の出現、特に商用利用可能なopenaiモデルは、ディープラーニングモデルで可能となるものに対する期待を再認識し、prompt engineeringと呼ばれる新しい分野を生み出した。
Wikidataナレッジグラフを用いた知識グラフ構築のためのGPTモデルの利用について検討し,オープン知識抽出(OKE)と呼ばれるオープン知識抽出(LOKE, Linked Open Knowledge Extractor)のアプローチを用いて,オープンIEと類似の問題に対処する。
実世界の知識グラフ構築に不可欠なエンティティリンクタスクについて考察する。
LOKEタスクのためのTekGenデータセットのデータとCaRBベンチマークスコアリングアプローチをマージする。
すると、うまく設計されたプロンプトが(我々がloke-gptと呼ぶ)ナイーブなエンティティリンクアプローチと組み合わせると、オケタスクでallenaiのopenie 4の実装よりも優れていることが分かる。
CaRBデータセットのエンティティ結合性の解析とOpenIE 4 と LOKE-GPT の出力から,LOKE-GPT と "銀" TekGen のトリプルは,構造化されていない場合,そのタスクが OIE のコンテンツと大きく異なることを示している。
この分析と全ての方法による文抽出の質的分析により,loke-gpt抽出はkgcタスクに高い有用性を持ち,半自動抽出に適することがわかった。
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