1. KG增强LLM 1.1 KG增强LLM预训练 1.1.1 将KGs整合到训练目标中：第一种是在预训练目标中暴露出更多的知识实体。例如：GLM利用知识图谱结构来分配给重要的学习实体一个高的掩码概率。E-BERT进一步控制token级和实体级训练损失之间的平衡。SKEP在LLMs预训练期间注入情感知识，掩码时为这些确定的情感词语分配一个...
一个是抽取微调，通过指令调优使开源LLM成为图判断专家，增强其对一般逻辑原则和领域特定知识的理解。通过构建指令数据集并进行监督微调，LLM能够识别出符合逻辑结构和领域知识的三元组。一个是判断过滤，使用微调后的开源LLM对生成的草图KG中的三元组进行判断，过滤掉错误的三元组，最终提高KG的质量。二、多模态文档问答...
其实在同期斯坦福的学者也对QA-GNN进行了改进,在2022的ICLR上提出了Greaselm。提出的动机也类似,作者认为之前LM和KG中的知识在进行交互是浅层的,此次设计了一个交互schema用于在多层进行交互。 模型由两个部分组成:N层的LM和M层的GreaseLM,其中LM使用的是编码器,它的初始化参数是预训练语言模型的参数。作者在问题...
对比LLM和KG,LLM经过大量语料的训练,使得词语能够考虑并保存词语上下文的语义信息;而KG仅对信息抽取后的少部分词语进行训练,训练得到的节点特征向量不如LLM中词向量的表达充分。LLM在训练过程中不区分名词和动词,也不区分动词的具体内容,而是一律使用一个低维稠密的词向量表示;但KG不仅区分名词(点)和动词(边),还人工...
LLM ⊕ KG范式的工作流是从KGs中检索信息,加入至prompt中并将其输入LLM,虽然能够结合KGs等外部知识来帮助改进LLM推理,但LLM在其中扮演翻译器的角色,将输入问题转换为机器可理解的命令(例如SPARQL查询)进行KG搜索,并不直接参与图推理过程( KGs的检索与剪枝 ),所以其效果在很大程度上取决于KG的完整性和质量。 SPARQL...
iText2KG一种由 LLM 驱动的零样本方法，使用大型语言模型构建增量知识图谱（KG）iText2KG 是一个 Python 包，通过利用大型语言模型从文本文档中提取实体和关系，逐步构建具有已解析实体和关系的一致知识图谱。它具有零样本能力，无需专门的训练即可跨各个领域提取知识。它包含四个模块：文档提炼器、增量实体提取器、增量...
KG-LLM是一个结合知识图谱和大语言模型的框架,通过将结构化数据转换为自然语言,实现了更好的多跳关系推理和预测。 概念重组: 知识图谱大语言模型框架(KG-LLM)是把知识转化为语言,让图谱中的关系变得更容易理解和预测。 上下文关联: 文章通过介绍现有方法的局限性,引出KG-LLM框架的必要性,展示了其在解决多跳链接预...
对于离线索引(中间),使用LLM处理段落,将其转化为开放知识图谱(KG)三元组,然后添加到我们的人工海马体索引中,而合成海马旁回区域(PHR)检测同义性。在上面的例子中,涉及Thomas教授的三元组被提取并整合到知识图谱中。对于在线检索(底部),的LLM新皮质从查询中提取命名实体,而海马旁回检索编码器将它们链接到我们的海马...
深入理解知识图谱（KG）与语言模型（LLM）的差异是关键。KG作为知识的表达方式，主要用于描述客观世界的数据结构。而LLM是计算机模型，专注于理解和生成人类语言，处理的对象仅限于语言。尽管两者功能不同，KG与LLM在实际应用中紧密相连。例如，一个精通语言，引经据典的人，自然是一个出色的LLM，同时，...
最近提出的思维导图MindMap提出了一种推进思路,通过将知识图谱(KG)引入LLMs,使其能够理解KG输入并结合内部和外部知识进行推理。此外,还研究了如何提取LLMs的思维图,作为其推理和回答生成的依据。 这项工作的目标是建立一个即插即用的提示方法来引出LLM的思维图推理能力。之所以称之为MindMap思维导图,因为它使LLM能...