論文の概要: Extract, Define, Canonicalize: An LLM-based Framework for Knowledge Graph Construction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03868v1
• Date: Fri, 5 Apr 2024 02:53:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-08 17:16:00.497253
• Title: Extract, Define, Canonicalize: An LLM-based Framework for Knowledge Graph Construction
• Title（参考訳）: Extract, Define, Canonicalize: 知識グラフ構築のためのLLMベースのフレームワーク
• Authors: Bowen Zhang, Harold Soh,
• Abstract要約: 抽出・デファイン・カノニケーズ(EDC)という3相フレームワークを提案する。 EDCはフレキシブルで、事前に定義されたターゲットスキーマが利用可能で、そうでない場合に適用される。 我々は、3つのKGCベンチマークで、ECCはパラメータチューニングなしで高品質な三重項を抽出できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.455647753787442
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we are interested in automated methods for knowledge graph creation (KGC) from input text. Progress on large language models (LLMs) has prompted a series of recent works applying them to KGC, e.g., via zero/few-shot prompting. Despite successes on small domain-specific datasets, these models face difficulties scaling up to text common in many real-world applications. A principal issue is that in prior methods, the KG schema has to be included in the LLM prompt to generate valid triplets; larger and more complex schema easily exceed the LLMs' context window length. To address this problem, we propose a three-phase framework named Extract-Define-Canonicalize (EDC): open information extraction followed by schema definition and post-hoc canonicalization. EDC is flexible in that it can be applied to settings where a pre-defined target schema is available and when it is not; in the latter case, it constructs a schema automatically and applies self-canonicalization. To further improve performance, we introduce a trained component that retrieves schema elements relevant to the input text; this improves the LLMs' extraction performance in a retrieval-augmented generation-like manner. We demonstrate on three KGC benchmarks that EDC is able to extract high-quality triplets without any parameter tuning and with significantly larger schemas compared to prior works.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,入力テキストから知識グラフ生成(KGC)を自動生成する手法に興味がある。 大規模言語モデル(LLMs)の進歩は、0/few-shotプロンプトを通じて、KGC、例えば、KGCに適用する最近の一連の研究を促している。 小さなドメイン固有のデータセットでの成功にもかかわらず、これらのモデルは、多くの現実世界のアプリケーションで共通するテキストまでスケールアップするのが困難に直面します。 主な問題は、KGスキーマがLLMプロンプトに含まれて有効な三つ子を生成する必要があることである。 この問題に対処するために,オープン情報抽出とスキーマ定義,ポストホック正準化という3段階のフレームワークであるExtract-Define-Canonicalize (EDC)を提案する。 EDCは、事前に定義されたターゲットスキーマが利用可能で、そうでない場合に適用される。 性能向上のために、入力テキストに関連するスキーマ要素を検索する訓練されたコンポーネントを導入する。 我々は、3つのKGCベンチマークにおいて、ECCがパラメータチューニングなしで高品質な三重項を抽出できることを示す。

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