用LLM快速构建领域本体

知识图谱已成为组织和理解数据中复杂关系的重要工具。然而，创建本体（知识图谱的支柱）传统上是一个需要领域专业知识的手动、耗时的过程。这篇博文探讨了大型语言模型 (LLM) 如何利用自然语言处理来自动化本体创建，从而使知识图谱生成更易于访问和准确。

你是否想过我们如何让人工智能系统更好地理解复杂的特定领域关系？误解可能会在不同行业产生不同的后果，例如：

• 欺诈检测：误报率较高会扰乱运营并增加成本。
• 客户支持：错误路由意图（例如将帐户查询定向到技术支持）会导致沮丧和延误。
• 金融：错误分类贷款风险水平可能导致糟糕的贷款决策和违约率上升。
• 零售：不准确的需求预测会导致库存过剩或缺货，影响收入。
• 供应链：错误估计交货时间或库存需求可能会导致供应链瓶颈。

秘密可能在于我们如何与 LLM 交谈。我们最近将 LLM 与知识图谱相结合的工作为自动化本体创建打开了新的大门，但有一个问题——我们需要使用它们的语言。

“更好的知识图谱的关键不是更复杂的数据或算法——而是与我们的人工智能系统更好地沟通。”

1、图谱理解悖论

最近的研究揭示了一个有趣的悖论：虽然 LLM 擅长处理自然语言，但它们往往难以完成基本的图谱相关任务。这些挑战包括：

• 难以识别节点之间的简单连接
• 倾向于产生不存在的关系的幻觉
• 难以理解间接关系
• 即使在线性结构中也倾向于假设循环关系

2、使用人工智能的语言

尽管存在这些挑战，但仍有一个有希望的解决方案：以自然语言格式构造图谱数据。这种方法之所以有效，原因如下：

• 母语格式：LLM 接受自然语言训练，使其成为他们的“母语”
• 语境理解：自然语言提供了丰富的语境，而正式的图形符号往往缺乏这种语境
• 提高准确性：当用类似人类的术语描述关系时，LLM 表现更好

3、示例：自然语言与传统编码

传统编码：

Entity_A relationship_type Entity_B
Person_1 works_with Person_2

自然语言编码：

John is a software engineer who collaborates closely with Sarah on the AI team.

这就像从摩尔斯电码切换到自然对话。

4、让它发挥作用：实用指南

正确构建你的输入。

将其视为教授一门新语言。在转向复杂语法之前，你先从简单的句子开始。方法如下：

• 使用清晰的描述性语句
• 保持语言模式一致
• 在重要的地方添加上下文
• 首先关注直接关系

层次结构。

考虑这种结构：

Department: Engineering
 Team: Frontend Development
 — John (Lead Developer)
 — Collaborates with: Sarah, Mike
 — Reports to: Lisa (Engineering Director)

这就像创建一棵家谱树——先从大树枝开始，然后再添加树叶。

5、幕后代码

让我们来看看这在实践中是如何运作的：

import pandas as pd
import numpy as np

def ontology_encoder_csv_to_nl(df, primary_key_col):
    """
    Convert CSV data to natural language statements.
    
    Parameters:
    df (pandas.DataFrame): Input DataFrame
    primary_key_col (str): Name of the primary key column (e.g., 'customer_id')
    
    Returns:
    list: List of natural language statements
    """
    statements = []
    
    # Get all columns except the primary key
    feature_columns = [col for col in df.columns if col != primary_key_col]
    
    for idx, row in df.iterrows():
        entity_id = row[primary_key_col]
        
        for column in feature_columns:
            value = row[column]
            
            # Skip null values
            if pd.isna(value):
                continue
                
            # Handle different data types
            if isinstance(value, (int, float)):
                # Check if it's a whole number
                if value.is_integer():
                    value = int(value)
                    
                # Format numbers with appropriate precision
                if isinstance(value, int):
                    statement = f"The {column.replace('_', ' ')} of {primary_key_col} {entity_id} is {value}."
                else:
                    statement = f"The {column.replace('_', ' ')} of {primary_key_col} {entity_id} is {value:.2f}."
                    
            elif isinstance(value, bool):
                statement = f"The {column.replace('_', ' ')} of {primary_key_col} {entity_id} is {'true' if value else 'false'}."
                
            else:  # Handle categorical/text data
                statement = f"The {column.replace('_', ' ')} of {primary_key_col} {entity_id} is {str(value)}."
            
            statements.append(statement)
    
    return statements

# Example usage function
def process_csv_file(file_path, primary_key_col):
    """
    Process a CSV file and convert it to natural language statements.
    
    Parameters:
    file_path (str): Path to the CSV file
    primary_key_col (str): Name of the primary key column
    
    Returns:
    list: List of natural language statements
    """
    try:
        # Read CSV file
        df = pd.read_csv(file_path)
        
        # Convert to natural language
        statements = ontology_encoder_csv_to_nl(df, primary_key_col)
        
        return statements
        
    except Exception as e:
        print(f"Error processing CSV file: {str(e)}")
        return []

6、结束语

通过 LLM 自动创建本体代表着知识图谱生成向前迈出了重要一步。通过利用自然语言处理并实施适当的验证策略，我们可以创建更准确、更易于维护的知识图谱，同时显著减少所需的手动工作量。

知识图谱的未来不仅仅是收集数据，而是以人类的方式理解关系。

原文链接：From Scratch to Structure: Building a Domain Ontology Fast and Simple using LLMs

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