预训练语言模型结合知识约束的多语言知识图谱补全
内容提要
本文介绍了多种基于大型语言模型的知识图谱补全方法，如MPIKGC、KICGPT和CKGC-CKD。这些方法通过约束型提示、关系感知图神经网络和知识蒸馏机制，提升了知识图谱的补全效果和推理能力，尤其在多语言数据集上表现优异，为知识图谱研究提供了新方向。
延伸解读
多语言知识图谱补全的挑战与应对
多语言知识图谱补全面临数据稀疏、语言差异和结构不完整等挑战。文章指出，通过关系感知图神经网络编码多跳邻域结构，并利用结构不一致性降低机制，可以提升对齐和补全效果。联合学习框架则通过基于文本的知识表示学习，隐式聚合多个知识图谱的语言模型权重，无需共享原始数据，从而在多语言场景下提升预测性能。这些方法为处理多语言知识图谱的不完整性提供了新思路。
大语言模型在知识图谱补全中的角色
大语言模型（LLM）被用于增强知识图谱补全，如MPIKGC利用LLM从不同角度查询以补偿环境化知识的不足，KICGPT通过知识提示解决长尾问题且无需额外训练。KC-GenRe则利用LLM进行知识约束生成重排序，解决匹配、排序和遗漏问题。研究表明，LLM具备一定的推理能力，但性能提升主要来自实体和关系的文本信息，这提示我们需理性看待LLM在知识推理中的作用。
知识蒸馏与结构感知推理的进展
CKGC-CKD方法通过关系感知图卷积网络和相互知识蒸馏机制，在集成知识图谱上训练以利用集体知识，缓解个体图谱的不完整性，在多语言数据集上取得优于先进模型的结果。此外，结构感知推理框架将知识图谱的结构信息嵌入LLM，提升其知识推理能力。这些进展表明，结合结构信息和蒸馏技术是提升知识图谱补全效果的有效途径。
Q&A
MPIKGC框架的主要功能是什么？
MPIKGC框架利用大型语言模型改进知识图谱补全方法，适用于链接预测和三元组分类任务。
KICGPT是如何提高知识图谱补全效率的？
KICGPT通过整合大型语言模型和三元组知识图谱，使用知识提示解决长尾问题，提高效率，无需额外训练。
CKGC-CKD方法的创新之处是什么？
CKGC-CKD方法通过关系感知图卷积网络和知识蒸馏机制，提升多语言数据集上的知识图谱完成效果。
如何通过联合学习框架提升多语言知识图谱的性能？
联合学习框架通过基于文本的知识表示学习，隐式聚合多个知识图谱的语言模型权重，从而提升预测性能，无需共享原始数据。
KC-GenRe方法解决了哪些问题？
KC-GenRe方法通过生成的LLMs解决了知识图谱完成中的匹配、排序和遗漏问题，取得了优于以往方法的性能。
PPT模型是如何整合时间知识的？
PPT模型通过将时间戳间隔转换为提示，提取语义信息，并将时间知识图中的信息整合到语言模型中。
