OneEdit：面向协作知识编辑的神经符号知识编辑系统
人工智能
2024-09-13 v1 计算与语言
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摘要
知识表示自人工智能诞生以来便是其核心目标之一。符号知识图谱（KGs）和神经大语言模型（LLMs）都能够进行知识表示。KGs 提供高度准确且显式的知识表示，但面临可扩展性问题；而 LLMs 能覆盖广泛的知识，但训练成本高昂，且在精确可靠的知识操作方面存在挑战。为此，我们引入 OneEdit，一个用于通过自然语言进行协作知识编辑的神经符号原型系统，旨在促进使用 KG 和 LLM 的知识管理。OneEdit 包含三个模块：1）解释器用于与自然语言进行用户交互；2）控制器管理来自不同用户的编辑请求，利用 KG 的回滚功能处理知识冲突并防止有毒知识攻击；3）编辑器利用控制器提供的知识来编辑 KG 和 LLM。我们在两个新构建的数据集上进行实验，结果表明 OneEdit 能够实现卓越的性能。
引用
@article{arxiv.2409.07497,
title = {OneEdit: A Neural-Symbolic Collaboratively Knowledge Editing System},
author = {Ningyu Zhang and Zekun Xi and Yujie Luo and Peng Wang and Bozhong Tian and Yunzhi Yao and Jintian Zhang and Shumin Deng and Mengshu Sun and Lei Liang and Zhiqiang Zhang and Xiaowei Zhu and Jun Zhou and Huajun Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.07497},
year = {2024}
}
备注
LLM+KG@VLDB2024, code is available at https://github.com/zjunlp/OneEdit