AutoSchemaKG: Autonomous Knowledge Graph Construction through Dynamic Schema Induction from Web-Scale Corpora
Created by
Haebom
저자
Jiaxin Bai, Wei Fan, Qi Hu, Qing Zong, Chunyang Li, Hong Ting Tsang, Hongyu Luo, Yauwai Yim, Haoyu Huang, Xiao Zhou, Feng Qin, Tianshi Zheng, Xi Peng, Xin Yao, Huiwen Yang, Leijie Wu, Yi Ji, Gong Zhang, Renhai Chen, Yangqiu Song
개요
AutoSchemaKG는 사전 정의된 스키마 없이 완전 자율적인 지식 그래프 생성을 위한 프레임워크입니다. 대규모 언어 모델을 활용하여 텍스트에서 지식 트리플을 추출하고 포괄적인 스키마를 동시에 유도하며, 개체와 이벤트를 모두 모델링하고 개념화를 통해 인스턴스를 의미 범주로 구성합니다. 5천만 개 이상의 문서를 처리하여 9억 개 이상의 노드와 59억 개의 에지로 구성된 지식 그래프 ATLAS (Automated Triple Linking And Schema induction)를 구축했습니다. 이 접근 방식은 다단계 질의응답 작업에서 최첨단 기준 모델을 능가하며, LLM의 사실성을 향상시킵니다. 특히, 스키마 유도는 수동 개입 없이 인간이 만든 스키마와 95%의 의미적 일치를 달성하여, 동적으로 유도된 스키마를 가진 10억 규모의 지식 그래프가 대규모 언어 모델의 매개변수 지식을 효과적으로 보완할 수 있음을 보여줍니다.