利用预训练大语言模型构建超关系知识图谱
计算与语言
2024-03-19 v1 人工智能
摘要
提取超关系对于构建全面的知识图谱至关重要，但目前可用于此任务的监督方法有限。为了填补这一空白，我们引入了一种基于零样本提示的方法，使用 OpenAI 的 GPT-3.5 模型从文本中提取超关系知识。通过将我们的模型与基线进行比较，我们取得了有希望的结果，召回率为 0.77。尽管目前的精确率较低，但对模型输出的详细分析揭示了该领域未来研究的潜在路径。
引用
@article{arxiv.2403.11786,
title = {Construction of Hyper-Relational Knowledge Graphs Using Pre-Trained Large Language Models},
author = {Preetha Datta and Fedor Vitiugin and Anastasiia Chizhikova and Nitin Sawhney},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.11786},
year = {2024}
}
备注
5 pages + references