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(C1)实体 e i ∈ E ，实体集和关系 r k ∈ R ，关系集，都应该描述语义上唯一的概念。
(C2)实体和关系集应包含语义上唯一的元素。这意味着知识图谱中的每个实体和关系都必须是不同的和唯一的，没有重复或语义重叠。
图 2：iEntities Matcher 的算法
本文介绍了一种名为 iText2KG 的增量式知识图谱构建方法，该方法利用大型语言模型 (LLM) 从原始文档中构建知识图谱，并通过四个模块（文档提炼器、增量实体提取器、增量关系提取器和图谱集成器）实现增量式知识图谱构建，无需事先定义本体或进行大量的监督训练。
#### Key Takeaways
- 大多数可用数据是非结构化的，这对获取有价值的信息提出了挑战。
- 自动构建知识图谱 (KG) 对结构化数据并使其可访问至关重要，这使用户能够有效地搜索信息。
- 传统方法，如命名实体识别和关系提取，在信息检索中发挥关键作用，但存在局限性，包括使用预定义的实体类型和对监督学习的需求。
- iText2KG 是一种增量式、主题独立的 KG 构建方法，无需后期处理。
- 该方法包括四个模块：文档提炼器、增量实体提取器、增量关系提取器和图集成器和可视化。
- iText2KG 在将科学论文、网站和简历转换为图谱的三个场景中都表现出了优于基准方法的性能。
- 该方法还解决了其他方法中常见的语义重复和未解决实体的问题。
Source:
https://arxiv.org/pdf/2409.03284
(C1)实体 e i ∈ E ，实体集和关系 r k ∈ R ，关系集，都应该描述语义上唯一的概念。
(C2)实体和关系集应包含语义上唯一的元素。这意味着知识图谱中的每个实体和关系都必须是不同的和唯一的，没有重复或语义重叠。
图 2：iEntities Matcher 的算法
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表 1：不同类型文档的架构一致性分数。
表 2：音乐和计算机科学两个数据集中相关三元组的精确率得分。全局实体的分数显示为上下文，本地实体的分数显示为上下文。
表 3：三种 KG 构造场景中实体解析过程中未解析实体的错误发现率。
| LlamaIndex | ||||
|---|---|---|---|---|
| - | ||||
| 0 | 0 | - | 0 | |
| - | 0 |
| Langchain | LlamaIndex | |||
|---|---|---|---|---|
| - | ||||
| CVs | 0 | 0 | - | 0 |
| Websites | - | 0 |
表 5：实体和关系解析的两个数据集的余弦相似性。
| Entities Dataset | Relationships Dataset |
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