Von menschlichen Experten zu Maschinen: Ein LLM-unterstützter Ansatz zur Erstellung von Ontologien und Wissensgraphen

Core Concepts

Dieser Forschungsartikel untersucht, wie Large Language Models (LLMs) den Prozess der Erstellung von Ontologien und Wissensgraphen (KGs) vereinfachen und automatisieren können, um den zeitlichen und personellen Aufwand zu reduzieren.

Abstract

Der Artikel präsentiert einen (semi-)automatischen Pipeline-Ansatz zur Erstellung von Ontologien und Wissensgraphen unter Verwendung von Open-Source-LLMs. Der Prozess umfasst folgende Schritte:

Datensammlung: Verwendung eines Datensatzes mit Publikationen, die Deep-Learning-Methoden in der Biodiversitätsforschung einsetzen.

Generierung von Kompetenzfragen (CQs): Mithilfe von ChatGPT-3.5 werden CQs erstellt, die von Domänenexperten überprüft und erweitert werden.

Ontologie-Erstellung: Basierend auf den CQs wird eine Ontologie (DLProv) unter Verwendung des Mixtral-8x7B-Modells erstellt, die die PROV-O-Ontologie wiederverwentet.

CQ-Beantwortung: Für die ersten fünf Publikationen werden die CQs mithilfe des Retrieval-Augmented-Generation-Ansatzes beantwortet.

KG-Erstellung: Unter Verwendung der CQ-Antworten und der erstellten Ontologie wird ein Wissensgraph generiert.

Evaluation: Die CQ-Antworten und die automatisch extrahierten KG-Konzepte werden von einem "Richter-LLM" bewertet, der auf Grundlage von Referenzwerten Scores vergibt.

Die Ergebnisse zeigen, dass der Einsatz von LLMs den manuellen Aufwand bei der Erstellung von Ontologien und Wissensgraphen deutlich reduzieren kann, auch wenn ein Mensch-in-der-Schleife-Ansatz empfohlen wird, um die automatisch generierten Inhalte zu überprüfen.

Stats

"Der konventionelle Prozess des Aufbaus von Ontologien und Wissensgraphen (KGs) ist stark von menschlichen Domänenexperten abhängig, um Entitäten und Beziehungstypen zu definieren, Hierarchien aufzubauen, die Relevanz für den Bereich aufrechtzuerhalten, den ABox (oder die Instanzen) zu füllen und die Datenqualität (einschließlich Genauigkeit und Vollständigkeit) sicherzustellen."
"Large Language Models (LLMs) haben in letzter Zeit an Popularität gewonnen, da sie die Fähigkeit besitzen, menschenähnliche natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren, und vielversprechende Möglichkeiten bieten, Aspekte dieses Prozesses zu automatisieren."

Quotes

"Dieser Forschungsartikel versucht, diese Frage anzugehen, indem er Large Language Models (LLMs) in der Wissensgraph-Technik einsetzt, wobei der Schwerpunkt darauf liegt, den zeitlichen und personellen Aufwand bei diesen Prozessen zu minimieren."
"Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass der Einsatz von LLMs den menschlichen Aufwand bei der Erstellung von KGs potenziell reduzieren könnte, auch wenn ein Mensch-in-der-Schleife-Ansatz empfohlen wird, um automatisch generierte KGs zu evaluieren."

Key Insights Distilled From

From human experts to machines

by Vams... at arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.08345.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte der Einsatz von LLMs in der Wissensrepräsentation über den Kontext dieser Studie hinaus erweitert werden?

Der Einsatz von Large Language Models (LLMs) in der Wissensrepräsentation kann über den Kontext dieser Studie hinaus auf verschiedene Weisen erweitert werden. Zum Beispiel könnten LLMs dazu verwendet werden, um automatisch Ontologien und Wissensgraphen in anderen Domänen zu erstellen. Dies würde es ermöglichen, schnell und effizient Wissen aus großen Textdatensätzen zu extrahieren und zu strukturieren. Darüber hinaus könnten LLMs in der Wissensrepräsentation eingesetzt werden, um komplexe Beziehungen zwischen Entitäten in einem Wissensgraphen zu identifizieren und zu modellieren. Dies könnte dazu beitragen, versteckte Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen aufzudecken.

Welche Herausforderungen müssen noch angegangen werden, um LLMs vollständig in den Prozess der Ontologie- und Wissensgraph-Erstellung zu integrieren?

Obwohl LLMs vielversprechende Möglichkeiten für die Automatisierung des Prozesses der Ontologie- und Wissensgraph-Erstellung bieten, gibt es noch einige Herausforderungen, die angegangen werden müssen. Eine der Hauptherausforderungen besteht darin, die Qualität der von LLMs generierten Inhalte zu gewährleisten. LLMs neigen dazu, falsche Informationen zu generieren oder zu "halluzinieren", was die Genauigkeit der erstellten Ontologien und Wissensgraphen beeinträchtigen kann. Es ist wichtig, Mechanismen zu entwickeln, um die Zuverlässigkeit und Korrektheit der von LLMs generierten Inhalte zu überprüfen und sicherzustellen.
Ein weiteres Problem ist die Interpretierbarkeit von LLMs. Da diese Modelle auf komplexen neuronalen Netzwerken basieren, ist es oft schwierig nachzuvollziehen, wie sie zu bestimmten Ergebnissen kommen. Dies kann die Nachvollziehbarkeit und Transparenz des Ontologie- und Wissensgraph-Erstellungsprozesses beeinträchtigen. Es ist daher wichtig, Methoden zu entwickeln, um die Entscheidungsfindung von LLMs nachvollziehbar zu machen.
Darüber hinaus müssen Datenschutz- und Ethikfragen berücksichtigt werden, insbesondere wenn LLMs sensible Daten verarbeiten. Es ist wichtig sicherzustellen, dass der Einsatz von LLMs in der Wissensrepräsentation im Einklang mit geltenden Datenschutzbestimmungen und ethischen Richtlinien steht.

Wie könnte der Einsatz von LLMs in der Wissensrepräsentation die Reproduzierbarkeit und Transparenz von Forschungsergebnissen in anderen Domänen als der Biodiversität verbessern?

Der Einsatz von LLMs in der Wissensrepräsentation könnte die Reproduzierbarkeit und Transparenz von Forschungsergebnissen in anderen Domänen als der Biodiversität verbessern, indem sie dazu beitragen, komplexe Zusammenhänge und Muster in großen Datensätzen zu identifizieren und zu dokumentieren. Durch die automatisierte Extraktion und Strukturierung von Wissen aus Textdaten könnten LLMs dazu beitragen, Forschungsergebnisse besser zu dokumentieren und nachvollziehbar zu machen.
Darüber hinaus könnten LLMs dazu beitragen, Forschungsergebnisse in verschiedenen Domänen miteinander zu verknüpfen und zu integrieren. Indem sie Wissen aus verschiedenen Quellen aggregieren und in einem einheitlichen Format darstellen, könnten LLMs dazu beitragen, die Zusammenarbeit und den Austausch von Informationen zwischen Forschern zu erleichtern.
Insgesamt könnte der Einsatz von LLMs in der Wissensrepräsentation dazu beitragen, die Effizienz und Genauigkeit der Dokumentation von Forschungsergebnissen zu verbessern, was wiederum die Reproduzierbarkeit und Transparenz von Forschung in verschiedenen Domänen fördern würde.