10. 利用知识图谱增强大模型预训练:使用图结构将知识图谱信息注入到大模型的输入中,增强大模型预训练能力;通过附加的融合模块将知识图谱注入到大模型,在预训练模型中,可以设计额外的辅助任务,然后通过辅助任务对预训练模型加约束来增强大模型预训练能力;知识图谱的链式关系输入到大模型中,作为大模型的预训练语料。 11....
我们将KG-LLM与多种知识图谱嵌入方法进行了比较:TransE和它的扩展TransH,TransD,TransR,TransG和TranSparse;DistMult和它的扩展DistMult-HRS;神经张量网络NTN;CNN模型:ConvKB;上下文知识图谱嵌入:DOLORES;使用文本信息的知识图谱嵌入:TEKE,DKRL(BERT编码器),AATE;预训练语言模型:KG-BERT,StAR和KGT5。我们也比较了两个...
如图所示，LLM 的优点：一般知识、语言处理、泛化能力。LLM 的缺点：隐含知识、幻觉问题、无法决断问题、黑箱、缺乏特定领域的知识和新知识。知识图谱的优点：结构化的知识、准确度、决断能力、可解释性、特定领域的知识、知识演进。知识图谱的缺点：不完备性、缺乏语言理解、未见过的知识。近段时间，将 LLM 和知识图...
大语言模型和知识图谱补全：2023年，Zhao等人对大语言模型进行了全面调查，将知识补全描述为大语言模型的基本评估任务。此外，也有两个相关研究评估了ChatGPT和GPT-4在知识图谱中的链接预测任务的应用，我们受到这些工作的启发，进一步为知识图谱补全提供了更全面的结果，并对3个任务进行了指令调优。方法 知识图谱补全任...
该论文研究工作基于前期研究成果CP-KGC,进一步提出了一种新的生成式知识图谱补全框架GS-KGC。该框架基于大语言模型的生成能力,设计了一种基于知识图谱的子图分割算法,并通过引入已知实体的负样本和邻域信息来增强模型的推理能力。研究发现,GS-KGC...
常识图谱和大模型之间有较强的相似性,都是对事实的归纳总结。不同的是,大模型基于海量语料具有超强的学习和归纳能力。LLM接收三元组的序列(h, r, t)中的任意两个,并输出头、尾概念或中间谓词。例如,<浙江省, 省会, ?> 可以补全为杭州市。常识知识补全可广泛应用在产业链上下游预测、实体词的同义词/反义词...
指令调优填补了大模型中预训练权重和知识图谱三元组描述之间的缺口。 在本文工作中,我们提出了一个新颖的知识图谱补全方法KG-LLM。我们的方法在知识图谱补全任务例如三元组分类,关系预测任务中效果最好。对于未来工作,我们计划在其他NLP任务中采用我们的KG-LLM作为一个知识增强的语言模型,并整合知识图谱中的结构信息。此...
03、大语言模型助力知识补全 还有一些工作是通过特定的指令,将大型模型中的参数化知识提炼出来,从而构建成结构化的知识,以便于对知识图谱进行补全[5]。 由于大型模型在训练过程中已经接触了大量的文本数据,其中蕴含着丰富的客观知识,因此如果能够精确地萃取出来,将会极大提升知识图谱中的完备性。然而,鉴于当前大型模型生...
增强知识图谱补全:大模型可作为额外知识库提取可信知识,完成知识图谱的补全,将知识图谱中的实体、关系等结构信息融入大模型,可使大模型具有结构感知推理能力。 知识图谱的推理任务: 增强知识图谱推理:大模型的到来使得通识知识和知识图谱联合推理成为可能,大模型能够理解自然语言文本,结合知识图谱的知识,辅助挖掘知识图谱推...
梁磊介绍，专业领域增强大模型服务框架 KAG 通过图谱逻辑符号引导决策和检索，显著提升了垂直领域决策的精准性和逻辑严谨性；通过信息检索可补全知识图谱的稀疏性和知识覆盖的不足，同时充分利用大语言模型的理解和生成能力降低领域知识图谱的构造门槛。KAG 框架在垂直领域的适用性得到了有效验证。比如，支付宝最新推出的 ...