論文の概要: Can LLMs be Good Graph Judge for Knowledge Graph Construction?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17388v3
• Date: Tue, 20 May 2025 16:24:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:51.55582
• Title: Can LLMs be Good Graph Judge for Knowledge Graph Construction?
• Title（参考訳）: LLMは知識グラフ構築にとって良いグラフ判断か?
• Authors: Haoyu Huang, Chong Chen, Zeang Sheng, Yang Li, Wentao Zhang,
• Abstract要約: 上記の課題に対処するためのKG構築フレームワークである textbfGraphJudge を提案する。 本フレームワークでは,文書中のノイズ情報を除去するためのエンティティ中心の戦略を設計する。 そして、LLMをグラフ判定器として微調整し、生成したKGの品質を最終的に向上させた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.752904398871127
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In real-world scenarios, most of the data obtained from the information retrieval (IR) system is unstructured. Converting natural language sentences into structured Knowledge Graphs (KGs) remains a critical challenge. We identified three limitations with respect to existing KG construction methods: (1) There could be a large amount of noise in real-world documents, which could result in extracting messy information. (2) Naive LLMs usually extract inaccurate knowledge from some domain-specific documents. (3) Hallucination phenomenon cannot be overlooked when directly using LLMs to construct KGs. In this paper, we propose \textbf{GraphJudge}, a KG construction framework to address the aforementioned challenges. In this framework, we designed an entity-centric strategy to eliminate the noise information in the documents. And we fine-tuned a LLM as a graph judge to finally enhance the quality of generated KGs. Experiments conducted on two general and one domain-specific text-graph pair datasets demonstrate state-of-the-art performance against various baseline methods with strong generalization abilities. Our code is available at \href{https://github.com/hhy-huang/GraphJudge}{https://github.com/hhy-huang/GraphJudge}.
• Abstract（参考訳）: 実世界のシナリオでは、情報検索(IR)システムから得られたデータのほとんどは構造化されていない。 自然言語文を構造化知識グラフ(KG)に変換することは依然として重要な課題である。 我々は,既存のKG構築手法に関して,(1)現実世界の文書に大量のノイズがあり,乱雑な情報を抽出する可能性がある,という3つの限界を特定した。 2 LLMは、通常、いくつかのドメイン固有の文書から不正確な知識を抽出する。 (3) 幻覚現象は、直接LLMを用いてKGを構成する際には見過ごせない。 本稿では、上記の課題に対処するKG構築フレームワークである「textbf{GraphJudge}」を提案する。 本フレームワークでは,文書中のノイズ情報を除去するためのエンティティ中心の戦略を設計する。 そして、LLMをグラフ判定器として微調整し、生成したKGの品質を最終的に向上させた。 2つの一般および1つのドメイン固有のテキストグラフペアデータセットで実施された実験は、強力な一般化能力を持つ様々なベースライン手法に対して最先端の性能を示す。 私たちのコードは \href{https://github.com/hhy-huang/GraphJudge}{https://github.com/hhy-huang/GraphJudge} で利用可能です。

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