超越孤立：用于改进知识图谱构建的多智能体协同
人工智能
2024-11-21 v3 计算与语言
机器学习
摘要
本文介绍了CooperKGC，这是一个新颖的框架，挑战了大型语言模型（LLM）在知识图谱构建（KGC）中传统的孤立方法。CooperKGC建立了一个协作处理网络，组建了一个能够同时处理实体、关系和事件提取任务的团队。实验表明，在CooperKGC中促进协作能够增强多轮交互中的知识选择、修正和聚合能力。
引用
@article{arxiv.2312.03022,
title = {Beyond Isolation: Multi-Agent Synergy for Improving Knowledge Graph Construction},
author = {Hongbin Ye and Honghao Gui and Aijia Zhang and Tong Liu and Weiqiang Jia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.03022},
year = {2024}
}
备注
Accepted by CCKS 2024, best english candidate paper