Enhancing text-based knowledge graph completion with zero-shot large language models: A focus on semantic enhancement

计算机科学 图形 背景(考古学) 约束(计算机辅助设计) 理论计算机科学 机械工程 生物 工程类 古生物学
作者
Rui Yang,Jiahao Zhu,Jianping Man,Fang Li,Yi Zhou
出处
期刊:Knowledge Based Systems [Elsevier BV]
卷期号:300: 112155-112155 被引量:11
标识
DOI:10.1016/j.knosys.2024.112155
摘要

The design and development of text-based knowledge graph completion (KGC) methods leveraging textual entity descriptions are at the forefront of research. These methods involve advanced optimization techniques such as soft prompts and contrastive learning to enhance KGC models. The effectiveness of text-based methods largely hinges on the quality and richness of the training data. Large language models (LLMs) can utilize straightforward prompts to alter text data, thereby enabling data augmentation for KGC. Nevertheless, LLMs typically demand substantial computational resources. To address these issues, we introduce a framework termed constrained prompts for KGC (CP-KGC). This CP-KGC framework designs prompts that adapt to different datasets to enhance semantic richness. Additionally, CP-KGC employs a context constraint strategy to effectively identify polysemous entities within KGC datasets. Through extensive experimentation, we have verified the effectiveness of this framework. Even after quantization, the LLM (Qwen-7B-Chat-int4) still enhances the performance of text-based KGC methods.1 This study extends the performance limits of existing models and promotes further integration of KGC with LLMs.
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