【KDD2024教程】大语言模型时代下的文本结构化知识自动挖掘

主要观点总结

本文介绍了在大量非结构化文本数据中挖掘结构化知识的方法，特别是大语言模型的应用。文章讨论了利用语言模型的两种常见方法，并指出了面临的挑战。文章还介绍了使用语言模型进行结构化知识挖掘的最新进展，包括本体构建、弱监督文本分类和弱监督信息抽取等内容。

关键观点总结

关键观点1: 大语言模型在文本挖掘领域的应用

大语言模型凭借其卓越的文本理解能力和指令跟随能力，为文本挖掘领域带来了新的希望。通常有两种利用LLMs的方法：一是通过人工标注的训练数据对LLMs进行微调；二是在零样本或少样本的情况下提示LLMs。

关键观点2: 利用大语言模型从海量文本数据中挖掘结构化知识的挑战

如何从海量文本数据中自动挖掘结构化知识仍然是一个挑战，因为人工微调需要大量的投入且难以扩展，而零样本或少样本提示方法则无法充分利用所有文本数据中的信息。

关键观点3: 使用语言模型进行结构化知识挖掘的最新进展

文章介绍了使用语言模型进行结构化知识挖掘的最新进展，包括本体构建、弱监督文本分类和弱监督信息抽取等内容。这些技术可以帮助更有效地从海量文本数据中提取有用的结构化信息。