PaE 应用额外的预测head 位于 LLM 编码的顶部。因此，PaE框架更容易微调：冻结LLM只优化预测头。此外，预测的输出可以轻松指定并与现有的 KGC 功能集成不同的 KGC 任务。然而，在推理阶段，PaE 要求计算每个KG candidate的分数，计算成本可能很高。而且，他们不能推广到看不见的实体。此外，PaE需要LLM的中间输出，而...
知识图谱补全:研究者们将LLM整合到知识图谱补全(KGC)方法中,以编码文本或生成事实,取得了更好的KGC表现。这些方法可以分为将LLM用作编码器(PaE)和将LLM用作生成器(PaG)两大类。 知识图谱构建:知识图谱构建涉及到为特定领域内的知识创建结构化的表示,包括识别实体以及实体之间的关系。LLM可以用于知识图谱构建的各个...
知识图谱补全(KGC)是解决KG固有不完整性以及支持下游应用的重要方法。 作者总结和分析了现有工作: 基于元组的方法:这类通常利用KG中的有限信息作为KGC的唯一来源,从中提取和总结公共结构模式或规则。由于KGs中普遍存在部分实体出现频率较低的现象(长尾实体),模型对长尾实体的结构信息了解有限,所以处理这些实体时模型的性...
🎉 贡献 LLM4KGC的方法通常通过指令微调的方式,构造提示词模版将一条条的三元组输入大模型中进行微调,以训练出能够完成KGC任务的LLM。然而,这种方法没有充分利用KG中存在的复杂结构信息,导致LLM无法充分理解知识图谱中的结构信息,从而限制了其解决KGC问题的能力。针对这一问题,文章做出了以下贡献: 探索了如何在常见...
知识图谱补全(KGC)任务的目标是推断给定知识图谱中缺失的事实。类似于 KGE,传统 KGC 方法主要关注的是知识图谱的结构,而不会考虑广泛的文本信息。 但是,近期有研究将 LLM 整合到了 KGC 方法中来编码文本或生成事实,取得了更好的 KGC 表现。根据使用方式,这些方法分为两类:将 LLM 用作编码器(PaE)、将 LLM 用...
用LLM 增强知识图谱补全 知识图谱补全(KGC)任务的目标是推断给定知识图谱中缺失的事实。类似于 KGE,传统 KGC 方法主要关注的是知识图谱的结构,而不会考虑广泛的文本信息。 但是,近期有研究将 LLM 整合到了 KGC 方法中来编码文本或生成事实,取得了更好的 KGC 表现。根据使用方式,这些方法分为两类:将 LLM 用作编...
InstructionKGC-指令驱动的自适应知识图谱构建 新闻 🎯 1.任务目标 📊 2.数据 2.1现有数据集 2.2训练数据转换 2.3测试数据转换 🚴 3.准备 🛠️ 3.1环境 🐐 3.2模型 🌰 4.LoRA微调 4.1基础参数 4.2LoRA微调LLaMA 4.3LoRA微调Alpaca 4.4LoRA微调智析 ...
因此,本工作的主要贡献之一是提出通过大型语言模型(LLM)的生成式知识图谱构造(KGC)管道,从而生成集成上下文知识图谱生成器(ICKG)大型语言模型。具体来说,我们开发了一个经过微调的LLM,通过人工设计的输入查询或“提示”系统地从文本数据中提取实体和关系,随后将它们组装成与(1)中相同的事件四元组。我们使用所提出的...
[EMNLP 2022] An Open Toolkit for Knowledge Graph Extraction and Construction - DeepKE/example/llm/InstructKGC/ft_scripts/fine_continue_full.bash at main · zjunlp/DeepKE
知识图谱补全(KGC)任务的目标是推断给定知识图谱中缺失的事实。类似于 KGE,传统 KGC 方法主要关注的是知识图谱的结构,而不会考虑广泛的文本信息。 但是,近期有研究将 LLM 整合到了 KGC 方法中来编码文本或生成事实,取得了更好的 KGC 表现。根据使用方式,这些方法分为两类:将 LLM 用作编码器(PaE)、将 LLM 用...