大模型时代，知识图谱是否out了？

人工智能

2023-12-30 13:48:12

大模型对知识图谱的挑战与机遇

大模型的挑战

近年来，大模型在自然语言处理（NLP）领域风靡一时，展示了从海量文本数据中学习复杂语言模式的非凡能力。这一进展给传统的信息抽取方法带来了严峻的挑战，这些方法依赖于手工设计的规则和特征。

相比之下，大模型无需明确规则即可提取信息。这使它们在信息抽取任务上具有优势，因为它们可以处理复杂和多样化的文本。因此，大模型的兴起对知识图谱，即以结构化数据表示知识的工具，提出了严峻的挑战。

知识图谱的未来

然而，大模型的崛起并不意味着知识图谱的消亡。知识图谱仍因其优点而不可或缺：

结构化数据： 知识图谱中的信息以计算机可理解的方式组织。
语义信息： 信息以一种能够支持复杂查询和推理的方式进行语义化。
全面覆盖： 知识图谱旨在提供全面的知识，涵盖广泛的领域。

在大模型时代，知识图谱的发展也迎来了新的机遇。大模型可以帮助知识图谱解决一些长期存在的问题：

高成本： 大模型可以通过自动化文本信息提取过程来降低知识图谱的构建和维护成本。
更新缓慢： 大模型可以实时提取信息，使知识图谱能够及时更新。
覆盖范围有限： 大模型可以从多种语言和文本类型中提取信息，从而扩大知识图谱的覆盖范围。

大模型与知识图谱的融合

大模型和知识图谱并非彼此排斥，而是可以协同工作，相互提升。大模型可以帮助知识图谱变得更具动态性和可扩展性，而知识图谱可以提供结构和语义，使大模型的输出更有意义。

未来，我们预计大模型和知识图谱将进一步融合，共同推动人工智能的发展。

代码示例

import transformers
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering

# 初始化大模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased-finetuned-squad")
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("distilbert-base-uncased-finetuned-squad")

# 文本预处理
question = "Who is the president of the United States?"
context = """The President of the United States is the head of state and government of the United States. The president is the commander-in-chief of the armed forces, and is responsible for enforcing the laws of the United States."""

# 将问题和上下文输入大模型
input_ids = tokenizer(question, context, return_tensors="pt").input_ids

# 预测答案
outputs = model(input_ids)
start_logits = outputs.start_logits
end_logits = outputs.end_logits

# 获取答案范围
start_index = torch.argmax(start_logits, dim=-1).item()
end_index = torch.argmax(end_logits, dim=-1).item()
answer = context[start_index:end_index + 1]

# 打印答案
print("Answer:", answer)