言語モデルに基づく知識グラフの構築
arXiv cs.CL / 2026/4/22
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要点
- 本論文は、知識グラフ（KG）構築におけるプレ学習済み言語モデル（PLM）活用の最新手法を概観し、手作業のアノテーションへの依存を減らして自動化を高めることを狙っています。
- PLMが言語理解・生成能力を用いて、テキストから実体（エンティティ）や関係（リレーション）などのKG要素を抽出する方法を説明しています。
- 著者らは、軽量LLMを用いた新しい「Hyper-Relational Knowledge Graph」構築フレームワークLLHKGを提案しています。
- 提案フレームワークのKG構築能力がGPT-3.5と同等であることを報告しており、軽量モデルでもKGタスクで同等の有効性が得られる可能性を示しています。
