7B小模型也能建知识图谱！法语电网报告秒变本体
LLM-Guided Ontology-Driven Knowledge Graph Construction from Unstructured Text
📖 AI 总结
本文提出并验证了一套面向工业文本的本体驱动知识图谱构建流程，将紧凑型开源大语言模型、可复用提示策略与开放知识库相结合，用于从非结构化语料中完成知识抽取、结构化、本体生成、外部知识增强、质量评估及知识图谱填充。研究以一份私有的法语电网事故报告语料为实验对象，采用本地可部署的7B至32B参数开源模型，在80份人工标注报告上进行评测。结果显示，模式引导提示能显著提升抽取质量，量化模型则在性能与计算成本之间提供了有效折中。该工作表明，利用本地部署的开源大模型将特定领域工业文本转化为基于本体的知识图谱具有可行性，其可复用提示策略也有助于提升抽取流程的泛化能力。
🔑 关键词速览
| 本体驱动知识图谱构建 | 以本体（形式化概念模型）为骨架，从文本中抽取实体关系并组织成结构化知识图谱的过程。 |
| 大语言模型（LLM） | 基于海量文本训练、具备强大语言理解与生成能力的深度学习模型，此处特指7B–32B参数的开源模型。 |
| 提示策略 | 设计输入提示以引导LLM完成特定任务的方法，本文强调可复用、模式引导的提示以提升抽取质量。 |
| RDF三元组 | 资源描述框架中表示知识的基本单位，形式为（主语，谓语，宾语），用于构建知识图谱。 |
| OWL本体 | Web本体语言，一种用于定义本体中类、属性及关系的形式化描述语言，支持逻辑推理。 |
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