論文の概要: Ontology-grounded Automatic Knowledge Graph Construction by LLM under Wikidata schema

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20942v1
• Date: Mon, 30 Dec 2024 13:36:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:01:45.271223
• Title: Ontology-grounded Automatic Knowledge Graph Construction by LLM under Wikidata schema
• Title（参考訳）: Wikidata スキーマ下での LLM によるオントロジーに基づく知識グラフ構築
• Authors: Xiaohan Feng, Xixin Wu, Helen Meng,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いた知識グラフ構築のためのオントロジー的アプローチを提案する。 我々は、一貫性と解釈可能性を確保するために、抽出された関係に基づいて、著者によるオントロジーによるKGの基底生成を行う。 我々の研究は、人間の介入を最小限に抑えたスケーラブルなKG建設パイプラインの実現に向けて有望な方向を示し、高品質で人間に解釈可能なKGを生み出す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.42231674887294
• License:
• Abstract: We propose an ontology-grounded approach to Knowledge Graph (KG) construction using Large Language Models (LLMs) on a knowledge base. An ontology is authored by generating Competency Questions (CQ) on knowledge base to discover knowledge scope, extracting relations from CQs, and attempt to replace equivalent relations by their counterpart in Wikidata. To ensure consistency and interpretability in the resulting KG, we ground generation of KG with the authored ontology based on extracted relations. Evaluation on benchmark datasets demonstrates competitive performance in knowledge graph construction task. Our work presents a promising direction for scalable KG construction pipeline with minimal human intervention, that yields high quality and human-interpretable KGs, which are interoperable with Wikidata semantics for potential knowledge base expansion.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いた知識グラフ構築のためのオントロジー的アプローチを提案する。 オントロジーは知識ベースでコンピテンシー質問(CQ)を生成し、知識範囲を発見し、CQから関係を抽出し、Wikidataで同等の関係を置き換えようとしている。 得られたKGの一貫性と解釈可能性を確保するため、抽出された関係に基づいて、著者オントロジーを用いたKGの生成を行う。 ベンチマークデータセットの評価は知識グラフ構築タスクにおける競合性能を示す。 本研究は,知識ベース拡張のためのWikidataセマンティクスと相互運用可能な高品質かつ人間解釈可能なKGを,人間の介入を最小限に抑えたスケーラブルなKG構築パイプラインを実現するための有望な方向性を示す。

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