大模型助力高效创建知识图谱 _大模型

作者 | 崔皓
审校 | 重楼
摘要本文探讨了知识图谱与大型语言模型如何联手提升行业应用。你将了解知识图谱的开发流程，尤其是实体识别、关系抽取和图的构建三个关键环节。通过实战示例，文章将展示如何利用自然语言处理（NLP）和大型语言模型生成知识图谱。此外，文章还将介绍一个开源的知识图谱项目GraphGPT 。
开篇众所周知，知识图谱是一种以图结构组织和表示信息或知识的方式。在这样的结构中，节点表示实体（如人、地点、事物等），边则代表实体之间的各种关系。知识图谱能够帮助我们更有效地组织和检索信息，从而在搜索、推荐系统、自然语言理解和多种应用场景中发挥关键作用。随着大模型发展愈来愈快，利用大模型生成知识图谱的方式也悄然兴起。本文通过实战的方式带大家利用大语言模型生成知识图谱。
知识图谱的应用与开发知识图谱的应用说起知识图谱可能大家并不陌生，它在各个领域都发挥着重要的作用。
1. 医疗健康
疾病诊断与治疗: 通过分析疾病、症状、药物之间的关系，知识图谱可以帮助医生做出更准确的诊断和治疗方案。
药物研发: 知识图谱可以整合各种生物医学信息，加速新药的研发过程。
2. 金融行业
风险管理与评估: 知识图谱能够整合个人或企业的多维度信息，从而更准确地评估贷款或投资的风险。
反欺诈: 通过分析交易模式和行为，知识图谱可以有效地检测和预防欺诈活动。
3. 电商和推荐系统
个性化推荐：知识图谱可以根据用户行为和偏好，以及商品属性进行更精准的个性化推荐。
供应链优化: 通过分析供应链中各环节的数据，知识图谱可以帮助企业优化存货管理和物流。
知识图谱的开发知识图谱通过连接庞大且复杂的数据点，为多个行业提供了高度相关和实用的洞见。这使得它成为现代信息时代不可或缺的一部分。
知识图谱开发过程也比较繁琐，需要经过如下步骤：
数据收集: 从各种来源（如文本、数据库、网站等）收集原始数据。
数据清洗: 对收集的数据进行预处理，包括去除噪声、标准化等。
实体识别: 识别文本中的重要实体（如名词或专有名词）。
关系抽取: 确定实体之间的关系（如“是”、“有”、“属于”等）。
构建图: 使用识别出的实体和关系构建知识图谱。
验证与更新: 通过人工或自动方式对知识图谱进行验证和动态更新。
三元组虽然上述过程的每个步骤都很重要，但是“实体识别”，“关系抽取” ， “构建图”这三个步骤是整个开发过程的重中之重。我们需要使用三元组的方式完成识别，抽取和构建。
在大语言模型如GPT或BERT出现之前，知识图谱主要依赖于规则匹配、词性标注、依存解析和各类机器学习方法来抽取三元组（实体1、关系、实体2）。这些传统方法各有优缺点，如需大量人工规则、标记数据或计算资源，泛化能力和准确性也有限。
例如：对下面三句话进行三元组的抽取
1. 小红是我的同学。
2. 小红是小明的邻居。
3. 小明是我的篮球队队友。
我可以使用NLP方式对其进行处理，代码如下：
from snownlp import SnowNLP# 初始化三元组列表triplets = []# 待处理的文本列表sentences = ["小红是我的同学。","小红是小明的邻居。","小明是我的篮球队队友。"]# 遍历每个句子进行处理for sentence in sentences:# 使用SnowNLP进行自然语言处理s = SnowNLP(sentence)# 从句子中抽取名词和动词words = [word for word, tag in s.tags if tag in ('nr', 'n', 'v')]# 假设我们的三元组格式为: (实体1, 关系, 实体2)# 在这个简单的例子里，我们只取前两个名词作为实体1和实体2 ，动词作为关系if len(words) >= 3:triplets.Append((words[0], words[2], words[1]))# 输出抽取出来的三元组print(triplets)