FolkScope：面向电商常识发现的意图知识图谱构建
计算与语言
2023-05-12 v2
摘要
理解电商平台上用户的意图需要常识知识。本文提出FolkScope，一个意图知识图谱构建框架，用以揭示人类购买物品时的思维结构。由于常识知识通常难以言明且未被显式表达，信息抽取颇具挑战。为此，我们提出一种新方法，利用大语言模型（LLMs）的生成能力与人在回路标注，半自动地构建知识图谱。LLMs首先通过电商特定提示生成意图断言以解释购物行为，其中意图可以是开放原因，或是落入与ConceptNet对齐的18类谓词之一（如IsA、MadeOf、UsedFor等）。随后，我们对采样意图的可信度与典型性标签进行标注作为训练数据，以将人类判断推广至所有自动生成内容。最后，为使断言结构化，我们提出模式挖掘与概念化以形成更凝练且抽象的知识。大量评估与研究证明，我们所构建的知识图谱能良好建模电商知识，并具有诸多潜在应用。
引用
@article{arxiv.2211.08316,
title = {FolkScope: Intention Knowledge Graph Construction for E-commerce Commonsense Discovery},
author = {Changlong Yu and Weiqi Wang and Xin Liu and Jiaxin Bai and Yangqiu Song and Zheng Li and Yifan Gao and Tianyu Cao and Bing Yin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.08316},
year = {2023}
}
备注
ACL Findings 2023