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知识图谱(KG)作为表示和推理结构化知识的重要框架,在信息检索、问答系统和决策支持等领域发挥着关键作用。然而,知识图谱的不完整性严重限制了其实际应用效果。随着生成式AI特别是大型语言模型(LLMs)的快速发展,为知识图谱补全带来了新的机遇。本文提出的方法充分利用了LLM的预训练知识和推理能力,结合图的拓扑结构信息,实现了更高效的知识图谱补全。
生成式本体创建方法
拓扑信息增强的链接预测
候选解决方案生成机制
本文提出的本体生成方法包含以下关键步骤:
数据预处理
类别推断
关系映射
在知识图谱补全任务中,本文方法分为以下几个关键环节:
本体信息利用
拓扑信息整合
候选方案生成与选择
实验采用ILPC-small和ILPC-large两个数据集:
ILPC-small数据集统计:
ILPC-large数据集统计:
实验采用Hit@k (k=1,3,10)作为评估指标,主要发现包括:
LLM基础性能
候选方案增强效果
本体信息贡献
闭世界假设
图密度依赖
动态适应机制
外部信息整合
实验验证扩展
本文提出的方法在知识图谱补全任务中展现出显著优势,特别是:
该研究为知识图谱补全领域提供了新的研究思路,也为LLM在结构化知识处理方面的应用提供了有益参考。
53AI,企业落地应用大模型首选服务商
产品:大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务
承诺:先做场景POC验证,看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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