SAC-KG – 面向大规模领域知识图谱的一体化构建平台，支持创建包含数百万实体的知识网络

SAC-KG代表的是什么？

SAC-KG是一种运用大型语言模型（LLMs）自动创建特定行业知识图谱的一般性架构。它由三个关键部分组成：生成器、验证器和剪枝器，能够从基础的专业文本资料中自动生成一级领域知识图谱，并确保其三元组的精确度。该系统可以构建包含超过百万个节点的大规模专业知识图谱，准确率高达89.32%，比当前最优方法提高了精度20%以上。此架构通过将LLMs当作行业专家来使用，实现了专业且精准的知识层次结构生成。

SAC-KG的核心作用

• 实现知识图谱的自动构造SAC-KG利用其内部模块能够自动化地从初始专业文本库中生成专有的一级知识图表，并具备逐步扩展至多层次知识结构的能力。
• 提升构造精确度在SAC-KG系统里，验证模块与剪枝组件联手作业，通过修正产生的错误及判断新生成的节点是否需触发对下一知识层级图谱的迭代更新来保障精准度，在实验测试中实现了89.32%的准确率，相较于现行技术提升了超过20个百分点。
• 专业领域的深化利用大型语言模型(LLMs)充当行业权威的角色，SAC-KG构建的知識圖譜展现出卓越的专业性，并能够产出关联特定领域的三元组数据。
• 管理生成流程借助开放知识检索器和剪枝器的应用，SAC-KG能够高效管理其生成流程，保证所创建的三元组既准确又满足特定领域的标准。
• 广泛提升建设能力SAC-KG具备在百万级节点范围内自动化生成专业领域的知识图谱的能力，这彰显了它处理庞大资料集合的优势。
• 非监督技术SAC-KG代表了一种无需标注数据的无监督技术，适用于拥有庞大非结构化文本资源的各种领域。
• 一致性的评定通过对SAC-KG生成的知识图谱与GPT-4及人工评价进行对比分析，证实了其知识图谱的质量优异且可靠。

SAC-KG的核心技术机制

• 创建者（Constructor）该组件的任务是从基础领域的资料库及公开的知识图谱提取关键数据，并将这些信息馈送给先进的语言处理系统(LLM)，以构建专门针对某一行业的初级知识网络。它由两大单元构成：
  • 专业资料库搜索工具对专业领域的文档集实施分句处理，随后依据各实体词频高低对其进行排列，最终把这些有序的句子整合为一段特定长度的文字串供LLMs使用。
  • 公开知识搜索工具针对开源知识图谱内的实体，展示一些实例化的三元组数据；而对于未包含在开源知识图谱里的实体，则对其进行词汇分割后再做一次搜索尝试；如果经过上述步骤依然无法找到对应的实体信息，则随机挑选出十项三元组用作参考提示。
• 确认者（Validator）验证器的任务在于识别并剔除生成器所产生的不正确的三元组信息，这一过程分为两步进行。
  • 故障识别通过运用RuleHub内提取出的逾7000项规范准则，执行对生成三元组的数量验证、样式审核及矛盾检测。
  • 纠正失误依据识别出的错误种类，给出适当的指导信息，并再次要求LLMs产生准确的三元组。
• 修剪工具（Trimmer）剪枝工具和验证组件相互配合，通过判断新产生的末端节点是否需要推进至下一层次的知识图构建过程来确保精确度，并提升了所建知识图的可控制水平。采用在开源知识库DBpedia基础上微调过的T5二分类模型，其输入基于每个有效的三元组末尾实体构成的数据集，输出结果为“扩展”或“剪枝”，这决定了该特定实体将参与下一层级的知识构建或是终止后续生成过程。

SAC-KG项目的仓库位置

• arXiv科技文章访问该链接以查看文档的HTML版本：https://arxiv.org/html/2410.02811v1

  （注：提供的链接内容未在您的请求中给出，因此无法进行伪原创改写。若您能提供具体文本，我很乐意帮您完成这项任务。）

SAC-KG的使用情境

• 建立专业的知识图谱体系SAC-KG适用于多个领域，如医学和生物学，并且在社交网络中也能发挥作用，它能够辅助建立各个专业范围内的知识图谱。
• 提高自动化水平与精准度借助自动化的构建流程，SAC-KG显著提升了知识图谱创建的自动化水平及准确性，其准确率高达89.32%，相较于当前最先进的技术手段，精确度提升超过了两成。
• 专业领域的深化SAC-KG借助大型语言模型(LLMs)扮演领域内权威的角色，以创造出关联某一专业领域的三元组数据，从而赋予知识图谱显著的专精属性。
• 海量数据管理SAC-KG具备在百万级节点范围内自动化生成专业领域的知识图谱的能力，彰显了它在应对大型数据集合方面的卓越性能。