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文章全面综述了大型语言模型如何重塑知识图谱构建范式#xff0c;从基于规则转向语言驱动的生成性框架。系统分析了LLMs在本体工程、知识提取和知识融合中的应用#xff0c;对比了基于模式和非模式两种方法。未来研究方向包括基于知识图谱的推理、动态知识记忆和多模态…简介文章全面综述了大型语言模型如何重塑知识图谱构建范式从基于规则转向语言驱动的生成性框架。系统分析了LLMs在本体工程、知识提取和知识融合中的应用对比了基于模式和非模式两种方法。未来研究方向包括基于知识图谱的推理、动态知识记忆和多模态知识图谱构建旨在发展自适应、可解释的智能知识系统。摘要知识图谱KGs长期以来一直是结构化知识表示和推理的基础设施。随着大型语言模型LLMs的出现知识图谱的构建进入了一个新范式——从基于规则和统计的流程转向由语言驱动和生成性框架。本综述全面概述了LLM驱动的知识图谱构建的最新进展系统性地分析了LLMs如何重塑经典的三层本体工程、知识提取和知识融合流程。我们首先重新审视传统的知识图谱方法以建立概念基础然后从两个互补的视角回顾新兴的LLM驱动方法强调结构、规范化和一致性的基于模式的范式以及强调灵活性、适应性和开放发现的非模式范式。在每个阶段我们综合代表性框架分析它们的技术机制并识别它们的局限性。最后该综述概述了关键趋势和未来研究方向包括LLMs的基于知识图谱的推理、代理系统的动态知识记忆和多模态知识图谱构建。通过这项系统性的综述我们旨在阐明大型语言模型LLMs与知识图谱之间不断发展的相互作用将符号化知识工程与神经语义理解相结合以发展自适应、可解释和智能的知识系统。一、核心速览研究背景研究问题这篇文章要解决的问题是如何利用大型语言模型LLMs来增强知识图谱KGs的构建从而克服传统方法在可扩展性、专家依赖性和管道碎片化方面的挑战。研究难点该问题的研究难点包括如何在不依赖预定义模式的情况下从非结构化文本中提取知识如何动态地整合异构知识源以及如何在LLMs和知识表示之间建立协同作用。相关工作该问题的研究相关工作包括传统的知识图谱构建方法、基于规则的提取方法、统计方法和神经网络方法以及最近利用LLMs进行知识图谱构建的研究。研究方法这篇论文提出了利用大型语言模型LLMs来增强知识图谱KGs构建的方法。具体来说本体工程传统的本体工程依赖于领域专家的手动构建而LLMs可以通过自然语言处理技术辅助本体建模。论文介绍了两种方法能力问题CQ驱动的本体构建LLMs解析能力问题或用户故事识别、分类和形式化领域特定的概念、属性和关系。自然语言驱动的本体构建直接从非结构化文本中诱导语义模式消除对明确问题的依赖。知识提取知识提取的目标是从非结构化或半结构化数据中识别实体、关系和属性。论文介绍了两种主要方法结构化生成提取通过引导推理、模块化提示和交互式细化内部化潜在的关系结构。开放信息提取OIE发现文本中所有可能的实体-关系-对象三元组优先覆盖和发现而非结构规则性。静态模式驱动的提取使用预定义的本体结构确保精度和可解释性。动态和自适应的模式驱动提取将模式视为提取过程中的动态、演化组件。基于模式的提取依赖于显式的知识模式强调规范化、结构一致性和语义对齐。无模式的提取直接从非结构化文本中获取结构化知识不依赖于任何预定义的本体或关系模式。知识融合知识融合的重点在于整合异构知识源解决重复、冲突和异质性问题。论文介绍了三种主要方法模式层融合统一知识图的结构骨干确保所有知识遵循统一的概念规范。实例层融合通过实体对齐、消歧、去重和冲突解决整合具体的知识实例。综合和混合框架将模式层和实例层融合整合到一个端到端的流程中超越传统的模块化管道转向集成的、提示驱动的架构。结果与分析本体工程LLMs在能力问题驱动的本体构建中表现出色能够自动识别和形式化领域特定的概念和关系。自然语言驱动的本体构建也显示出巨大的潜力能够直接从文本中诱导出高质量的本体结构。知识提取基于模式的提取方法在初期阶段表现良好但缺乏灵活性。动态和自适应的模式驱动提取方法显著提高了提取的灵活性和适应性。无模式的提取方法在开放信息提取中表现出色能够发现文本中的所有可能三元组。知识融合模式层融合从基于本体的对齐转向数据驱动的对齐最终实现LLMs启用的规范化。实例层融合通过结构化和推理方法显著提高了对齐的精度。综合和混合框架展示了集成、自适应和生成融合系统的潜力。总体结论这篇论文全面概述了LLMs在知识图谱构建中的应用展示了从规则驱动和模块化管道向统一、自适应和生成框架的转变。尽管取得了显著进展但在可扩展性、可靠性和持续适应方面仍存在挑战。未来的研究将集中在提示设计、多模态集成和基于知识的推理上以实现自主和可解释的知识中心AI系统。二、论文评价优点与创新全面的综述论文系统地回顾了近年来LLM大型语言模型在知识图谱KG构建中的应用涵盖了本体工程、知识提取和知识融合三个阶段。多种方法对比详细分析了基于模式的抽取方法和无模式的抽取方法展示了不同方法的优缺点。未来研究方向提出了未来研究的几个关键方向包括基于KG的推理、动态知识记忆和多模态KG构建。技术机制分析对代表性框架的技术机制进行了详细分析揭示了其局限性和优势。系统化的研究框架论文通过系统化的研究框架清晰地展示了LLM与知识图谱之间的演变关系促进了符号化知识工程与神经语义理解之间的融合。不足与反思可扩展性和可靠性尽管取得了显著进展但论文指出当前方法在可扩展性、可靠性和持续适应方面仍存在挑战。提示设计未来的研究需要进一步改进提示设计以提高模型的性能和适应性。多模态集成需要更好地整合多模态数据以应对模态异质性、对齐噪声、可扩展性和在缺失或不平衡模态下的鲁棒性问题。知识驱动的推理未来的研究应更加注重知识驱动的推理以实现更强大和自动化的知识图谱构建形成一个自我改进的良性循环。三、关键问题及回答问题1在知识提取方面LLM-driven的方法在处理静态模式和动态模式时有哪些具体的技术改进静态模式驱动的提取早期方法使用完全预定义的本体结构来确保精度和可解释性。例如Kommineni等人在2024年提出的框架使用预定义的本体结构来指导LLM生成Competency Questions (CQs)并在明确的模式监督下进行ABox填充。这种方法虽然确保了高精度但缺乏灵活性。动态和自适应的模式驱动提取最近的方法重新构思了模式作为提取过程中的动态、演化组件。例如AutoSchemaKG在2025年提出通过无监督聚类和关系发现从大规模语料库中诱导模式并使用多阶段提示来使模式与提取内容一起迭代演化从而提高开放域的可扩展性。AdaKGC在2023年通过Schema-Enriched Prefix Instruction (SPI) 和 Schema-Constrained Dynamic Decoding (SDD) 机制解决了模式漂移问题允许模型在不重新训练的情况下纳入新关系和实体类型。这些改进使得LLM能够在提取过程中动态调整模式从而提高提取的灵活性和适应性。问题2在知识融合方面模式层融合、实例层融合和综合框架各自解决了哪些具体问题模式层融合模式层融合统一了知识图的结构骨干确保所有知识遵循统一的概念规范。其发展历程包括本体驱动的一致性早期工作依赖于显式的本体作为全局约束如Kommineni等人在2024年提出的框架通过将提取的三元组与预定义的本体定义对齐来实现高语义一致性但跨域灵活性有限。数据驱动的统一为了克服这种刚性问题LKD-KGC在2025年引入了自适应的、基于嵌入的模式集成通过向量聚类和LLM驱动的去重自动提取和合并等效的实体类型使模式对齐能够从数据中动态演变。LLM启用的规范化最近的方法如EDC在2024年通过提示LLM生成模式组件的自然语言定义并通过向量相似性比较支持自对齐和跨模式映射从而提高了自动化和语义精度。实例层融合实例层融合通过实体对齐、消歧、去重和冲突解决整合具体的知识实例。其发展历程包括启发式聚类早期工作如KGGEN在2025年使用迭代LLM引导的聚类来合并等效的实体和关系通过逐步三元组提取和语义分组揭示语义相关的实体。结构化和推理方法后来的工作如LLM-Align在2024年将对齐重构为上下文推理任务使用多步提示增强语义区分将对齐视为受限制的多种选择问题而EntGPT在2025年引入了两阶段改进管道首先生成候选实体然后应用目标推理进行最终选择显著提高了对齐精度。结构和检索线索最近的工作如Pons等人在2025年利用RAG融合来利用类-子类层次结构和实体描述进行零样本消歧通过图拓扑结合结构和信息检索线索实现更稳健的推理。综合和混合框架综合和混合框架将模式层和实例层融合整合到一个端到端的流程中超越传统的模块化管道转向集成的、提示驱动的架构。例如KARMA在2025年展示了多代理设计专门处理模式对齐、冲突解决和质量评估实现可扩展性和全局一致性。ODKE在2025年通过本体引导的工作流程将模式监督和实例级验证耦合在一起提高了语义保真度。Graphusion在2024年引入了一个统一的、提示驱动范式在单个生成周期内执行所有融合子任务——对齐、巩固和推理。这些方法分别解决了知识融合中的结构统一、实例整合和综合处理问题推动了知识图谱构建向自主、自演变的方向发展。问题3未来在LLM和知识图谱的集成方面有哪些有前景的研究方向基于知识图谱的推理未来工作预计将进一步将结构化知识图谱集成到LLMs的推理机制中增强其逻辑一致性、因果推理和可解释性。高质量、结构良好的知识图谱将为可解释和可验证的模型推理提供基础。现有研究如KG-based Random-Walk Reasoning和KG-RAR展示了这一范式的潜力但如何增强推理能力以支持更稳健和自动化的知识图谱构建仍然是一个关键挑战。动态知识记忆实现LLMs驱动的智能体自主性需要克服有限上下文窗口的限制通过持久、结构化的记忆实现。最近的架构如A-MEM和Zep将知识图谱视为动态内存基底随着代理互动不断演变而不是存储静态历史记录。未来的研究将集中在提高可扩展性、时间一致性和多模态集成上以实现完全自主、知识驱动的智能体。多模态知识图谱构建多模态知识图谱MMKG构建旨在将文本、图像、音频和视频等异构模态整合为统一的结构化表示从而实现更丰富的推理和跨模态对齐。代表性工作如VaLiK通过预训练的Vision-Language ModelsVLMs将视觉特征转换为文本形式然后通过跨模态验证模块过滤噪声并组装MMKGs。未来的研究将解决模态异质性、对齐噪声、可扩展性和在缺失或不平衡模态下的鲁棒性等关键挑战。4读者福利如果大家对大模型感兴趣这套大模型学习资料一定对你有用对于0基础小白入门如果你是零基础小白想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。包括大模型学习线路汇总、学习阶段大模型实战案例大模型学习视频人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】AI大模型学习路线汇总大模型学习路线图整体分为7个大的阶段全套教程文末领取哈第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。大模型实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。大模型视频和PDF合集观看零基础学习书籍和视频看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式跟着视频中老师的思路从基础到深入还是很容易入门的。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 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