《Can LLMs be Good Graph Judger for Knowledge Graph Construction?》(https://arxiv.org/pdf/2411.17388)，提出GraphJudger框架来提高KG构建的质量，注意：这个工作与之前schema-based的抽取不同，做的事schema-free的抽取，属于openIE的范畴。如下图所示，其做的更像是一种SPO(subjec,predicate, object)的三...
一、利用大模型判别能力做开放知识图谱构建 《Can LLMs be Good Graph Judger for Knowledge Graph Construction?》(https://arxiv.org/pdf/2411.17388),提出GraphJudger框架来提高KG构建的质量,注意:这个工作与之前schema-based的抽取不同,做的事schema-free的抽取,属于openIE的范畴。 如下图所示,其做的更像是一...
《Can LLMs be Good Graph Judger for Knowledge Graph Construction?》(https://arxiv.org/pdf/2411.17388),提出GraphJudger框架来提高KG构建的质量,注意:这个工作与之前schema-based的抽取不同,做的事schema-free的抽取,属于openIE的范畴。 如下图所示,其做的更像是一种SPO(subjec,predicate, object)的三元组...
TechGPT-2.0: A large language model project to solve the task of knowledge graph construction. 「方法:」研究重点是评估具有减少参数的大型模型在知识图谱构建任务中的性能,旨在为中国开源社区提供一个能够构建知识图谱并保留Chat模型整体能力的实用模型。所有模型都是从LLAMA2派生而来,首先在中文上进行预训练,然后...
所以我们可以对LLM进行微调使用KG对LLM进行微调是非常简单的,因为图的本质是三元组: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 {:subject :predicate :object} 我们可以将其映射到提示中进行训练。下面的内容都是可以从图中自动生成的。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 {“messages...
3.Schema标准化(Schema Canonicalization):第三阶段将开放知识库(KG)精炼成规范化的形式,消除冗余和歧义。首先使用句子变换器对每个schema组件的定义进行向量化,创建嵌入。然后根据目标Schema的可用性,规范化以两种方式之一进行: 目标对齐(Target Alignment):如果有预定义的目标Schema,识别目标Schema中与每个元素最相关的组...
Thus, this special issue promotes novel research on human-machine collaboration for KG construction and evaluation, fostering the intersection between KGs and LLMs. To this end, we encourage submissions related to using LLMs within KG construction systems, evaluating KG quality, and applying quality ...
Specifically, while GPT-4 exhibits good performance in tasks related to KG construction, it excels further in reasoning tasks, surpassing fine-tuned models in certain cases. Moreover, our investigation extends to the potential generalization ability of LLMs for information extraction, leading to the...
一、利用大模型判别能力做开放知识图谱构建 《Can LLMs be Good Graph Judger for Knowledge Graph Construction?》(https://arxiv.org/pdf/2411.17388),提出GraphJudger框架来提高KG构建的质量,注意:这个工作与之前schema-based的抽取不同,做的事schema-free的抽取,属于openIE的范畴。 如下图所示,其做的更像是一...
5.3 LLM-augmented KG Construction 增强型LLM KG构建 5.3.1 Entity Discovery 实体发现 5.3.2 Coreference Resolution (CR) 共指消解(CR) 5.3.3 Relation Extraction (RE) 关系抽取(RE) 5.3.4 End-to-End KG Construction 端到端KG构建 5.3.5 Distilling Knowledge Graphs from LLMs 从LLMs提取知识图谱 5.4...