技术动态 | 大模型用于知识图谱增量构建思路iText2KG

主要观点总结

文章介绍了如何使用大模型进行知识图谱构建，重点介绍了iText2KG方案。该方案分为四个模块：文档蒸馏器、增量实体提取器、增量关系提取器和图集成器。文章还讨论了该方案面临的一些挑战和限制，并提供了iText2KG的四个模块的技术细节、输入和输出说明。最后，通过比较基线方法与iText2KG方法在不同场景下的效果，展示了iText2KG的改进能力。

关键观点总结

关键观点1: 大模型在知识图谱构建中的应用

大模型用于知识图谱构建的三个主要范式：本体引导、微调、零样本/少样本学习。iText2KG方案是利用大型语言模型（LLMs）增量构建知识图谱的方法。

关键观点2: iText2KG方案的四个模块

iText2KG方案的四个模块包括文档蒸馏器、增量实体提取器、增量关系提取器和图集成器。每个模块的目的、方法、输入和输出都有详细说明。

关键观点3: iText2KG方案面临的挑战和限制

iText2KG方案面临泛化能力、实体和关系的解析、后处理需求等挑战和限制。分离实体和关系提取的过程可以提高性能。

关键观点4: iText2KG方案的效果

通过比较基线方法与iText2KG方法在不同知识图谱构建场景中的效果，展示了iText2KG的改进能力。输入文档的分块大小和阈值对KG构建的影响也得到了强调。

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