論文の概要: Leveraging LLM for Automated Ontology Extraction and Knowledge Graph Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00608v2
• Date: Tue, 03 Dec 2024 17:49:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:46:37.317984
• Title: Leveraging LLM for Automated Ontology Extraction and Knowledge Graph Generation
• Title（参考訳）: 自動オントロジー抽出と知識グラフ生成のためのLCMの活用
• Authors: Mohammad Sadeq Abolhasani, Rong Pan,
• Abstract要約: OntoKGenは、オントロジー抽出と知識グラフ生成のための真のパイプラインである。 OntoKGenは、Neo4jのようなスキーマレスで非リレーショナルなデータベースへのシームレスな統合を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2513035377783717
• License:
• Abstract: Extracting relevant and structured knowledge from large, complex technical documents within the Reliability and Maintainability (RAM) domain is labor-intensive and prone to errors. Our work addresses this challenge by presenting OntoKGen, a genuine pipeline for ontology extraction and Knowledge Graph (KG) generation. OntoKGen leverages Large Language Models (LLMs) through an interactive user interface guided by our adaptive iterative Chain of Thought (CoT) algorithm to ensure that the ontology extraction process and, thus, KG generation align with user-specific requirements. Although KG generation follows a clear, structured path based on the confirmed ontology, there is no universally correct ontology as it is inherently based on the user's preferences. OntoKGen recommends an ontology grounded in best practices, minimizing user effort and providing valuable insights that may have been overlooked, all while giving the user complete control over the final ontology. Having generated the KG based on the confirmed ontology, OntoKGen enables seamless integration into schemeless, non-relational databases like Neo4j. This integration allows for flexible storage and retrieval of knowledge from diverse, unstructured sources, facilitating advanced querying, analysis, and decision-making. Moreover, the generated KG serves as a robust foundation for future integration into Retrieval Augmented Generation (RAG) systems, offering enhanced capabilities for developing domain-specific intelligent applications.
• Abstract（参考訳）: 信頼性と保守性(RAM)ドメイン内の大規模で複雑な技術文書から関連性のある構造化された知識を抽出することは、労働集約的であり、エラーを起こしやすい。 我々の研究は、オントロジー抽出と知識グラフ(KG)生成のための真のパイプラインであるOntoKGenを提示することで、この問題に対処する。 OntoKGenは,我々の適応的反復的思考の連鎖(CoT)アルゴリズムによって導かれる対話型ユーザインタフェースを通じて,大規模言語モデル(LLM)を活用して,オントロジー抽出プロセスを保証する。 KG生成は、確認オントロジーに基づく明確で構造化された経路に従うが、本来はユーザの好みに基づいているため、普遍的に正しいオントロジーは存在しない。 OntoKGenは、ベストプラクティスに基づくオントロジーを推奨し、ユーザの努力を最小限にし、見落とされた可能性のある貴重な洞察を提供するとともに、ユーザが最終的なオントロジーを完全にコントロールできるようにする。 確認オントロジーに基づいてKGを生成したOntoKGenは、Neo4jのようなスキーマレスで非リレーショナルなデータベースへのシームレスな統合を可能にする。 この統合により、多様な非構造化ソースからの知識の柔軟な保存と検索が可能になり、高度なクエリ、分析、意思決定が容易になる。 さらに、生成されたKGは、将来のRetrieval Augmented Generation (RAG)システムへの統合のための堅牢な基盤として機能し、ドメイン固有のインテリジェントアプリケーションを開発するための拡張機能を提供する。

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