論文の概要: Ontology Population using LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01612v1
• Date: Sun, 03 Nov 2024 15:39:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:44:43.089112
• Title: Ontology Population using LLMs
• Title（参考訳）: LLMを用いたオントロジー個体群
• Authors: Sanaz Saki Norouzi, Adrita Barua, Antrea Christou, Nikita Gautam, Andrew Eells, Pascal Hitzler, Cogan Shimizu,
• Abstract要約: 知識グラフ(KG)は、データ統合、表現、可視化にますます活用されている。 LLMはそのようなタスクに有望な機能を提供し、自然言語の理解とコンテンツ生成に優れています。 本研究では、Enslaved.org Hub Ontologyに着目し、KG集団に対するLLMの有効性について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9894420655516563
• License:
• Abstract: Knowledge graphs (KGs) are increasingly utilized for data integration, representation, and visualization. While KG population is critical, it is often costly, especially when data must be extracted from unstructured text in natural language, which presents challenges, such as ambiguity and complex interpretations. Large Language Models (LLMs) offer promising capabilities for such tasks, excelling in natural language understanding and content generation. However, their tendency to ``hallucinate'' can produce inaccurate outputs. Despite these limitations, LLMs offer rapid and scalable processing of natural language data, and with prompt engineering and fine-tuning, they can approximate human-level performance in extracting and structuring data for KGs. This study investigates LLM effectiveness for the KG population, focusing on the Enslaved.org Hub Ontology. In this paper, we report that compared to the ground truth, LLM's can extract ~90% of triples, when provided a modular ontology as guidance in the prompts.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)は、データ統合、表現、可視化にますます活用されている。 KG人口は重要であるが、特に自然言語の非構造化テキストからデータを抽出しなければならない場合、特に、曖昧さや複雑な解釈などの課題が生じる場合、コストがかかる。 大きな言語モデル(LLM)は、自然言語の理解とコンテンツ生成に優れた、そのようなタスクに有望な機能を提供する。 しかし、'hallucinate'の傾向は不正確な出力を生み出す可能性がある。 これらの制限にもかかわらず、LLMは自然言語データの高速かつスケーラブルな処理を提供し、迅速なエンジニアリングと微調整により、KGのデータの抽出と構造化において人間レベルのパフォーマンスを近似することができる。 本研究では、Enslaved.org Hub Ontologyに着目し、KG集団に対するLLMの有効性について検討した。 本稿では,LLMが三重項の約90%を抽出できることを示す。

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