Multi-perspective Improvement of Knowledge Graph Completion with Large Language Models 翻译和解读

《Multi-perspective Improvement of Knowledge Graph Completion with Large Language Models》

论文：https://arxiv.org/pdf/2403.01972.pdf

解读：再看大模型遇见知识图谱：大模型用于知识图谱补全方案回顾及MPIKGC实现思路

代码：https://github.com/quqxui/MPIKGC

其核心解决的问题是，从三个角度研究通过查询LLM来提高KGs的质量

通过设计思想链提示来扩展实体描述
通过设计全局、局部和反向提示来增强对关系的理解
通过关键词摘要和匹配来提取结构数据

文章的各个章节概要如下：

1. 引言

介绍了知识图谱（KG）的基本概念及其在各种应用中的重要性。同时指出，尽管知识图谱被广泛应用，但它们仍存在不完整性的问题。文中详细阐述了知识图谱补全（KGC）的重要性，以及如何通过预测缺失的事实来帮助构建和规范化知识图谱。

2. 相关工作

此部分回顾了知识图谱补全的两种主要方法：基于结构的KGC和基于描述的KGC。其中，基于描述的方法使用预训练的语言模型来编码实体和关系的文本，以学习它们的表示。

KGC 知识图谱补全

3. 方法论

详细介绍了多视角提示（MPIKGC）框架，该框架通过从不同角度改进实体描述、关系理解和结构提取来增强KGC模型的性能。具体包括问题定义、多视角提示、描述扩展、关系理解和结构提取等子节。

多视角提示（MPIKGC）框架是一种创新的方法，旨在通过从不同角度改进知识图谱补全（KGC）来提高模型的性能和准确性。该框架特别强调利用大型语言模型（LLMs）的能力来丰富知识图谱中的实体描述、关系理解和结构信息。这种方法的核心在于将语言模型的先进能力与传统的KGC技术相结合，从而解决知识图谱的不完整性问题。

MPIKGC框架的主要组成部分

描述扩展（Description Expansion）
- 目的：改进实体的描述，使其更加全面和信息丰富。
- 实现方式：通过语言模型生成额外的文本描述，这些描述可以提供更多关于实体特性和背景的细节。例如，对于一个名人实体，LLM可以生成包括其职业、成就、生平等方面的详细描述。
关系理解（Relation Understanding）
- 目的：提高模型对于实体之间关系的理解能力。
- 实现方式：通过设计特定的提示（prompts），让语言模型从全局和局部两个层面解释和推理关系的含义。例如，可以从整个知识图谱的角度探讨某一关系的重要性，或者具体到某个三元组，解释该关系在此三元组中的具体作用。
结构提取（Structure Extraction）
- 目的：增强知识图谱中的结构信息，尤其是对于长尾实体。
- 实现方式：利用语言模型从现有的实体描述中提取关键词，然后使用这些关键词来生成新的图结构链接。这可以通过计算实体之间的相似度，然后创建新的关联来实现。

MPIKGC框架的优势

丰富的语境信息：LLMs的强大能力使得MPIKGC框架能够理解和生成丰富的语境信息，这对于理解复杂的实体和关系特别有价值。
灵活性和适应性：该框架可以适用于不同类型和规模的知识图谱，同时它支持多种语言模型，这使得它在不同的应用场景下都有很好的适应性。
改进的预测性能：通过结合文本描述和结构信息，MPIKGC可以更准确地预测缺失的链接和事实，从而在多种评价指标上提高性能。

实施考虑

尽管MPIKGC框架在理论上具有显著的优势，但在实施时也需要考虑几个关键因素：

计算资源：生成和处理大量文本描述需要相当的计算资源，特别是当使用大型语言模型时。
数据质量：输入数据的质量直接影响到生成的文本的质量和相关性，因此需要确保输入的实体描述和关系信息尽可能准确和全面。
模型训练和调优：为了最大化MPIKGC框架的效果，可能需要对不同的语言模型进行细致的训练和调优。

关系理解Relation Understanding

知识图中异构关系的存在在区分两个实体方面起着至关重要的作用。然而，仅依赖关系名称可能会导致歧义解释，尤其是对于复杂的关系类别（如多对多和多对一），更重要的是，链接预测任务需要额外的反向预测，即预测给定（？，r，t）的头部实体，而反向的性能多对一关系的预测显著低于正向预测。

4. 实验

详述了使用四种基于描述的KGC模型和四个数据集来评估MPIKGC框架的有效性。实验部分包括实验设置、主要结果、三元组分类、结构提取的参数分析、多视角提示的消融研究、关系理解的消融研究以及与大型语言模型的比较。

5. 结论

总结了MPIKGC框架的贡献，并讨论了未来的研究方向，包括细化“SameAs”关系和提高文本生成的可控性和可解释性。

6. 致谢

表达了对项目资助者的感谢。

7. 参考文献

列出了文章中引用的所有研究文献。

8. 附录

提供了实验的超参数设置、成本分析和与其他方法（如TagReal）的比较等详细信息。