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大語言模型構建知識圖譜，保險行業案例分享

原創

2024/02/19 13:47:15

來源：天潤融通

作者：Tian

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本文摘要

知識圖譜是由圖構造表述實體、特點、關聯性和事件的一種知識表達形式，其有兩個重要的特點，一是可以有效地表述實體之間的關系，二是可以通過地圖構造自動機構實體、特點和事件。本文將介紹如何運用大語言模型搭建知識地圖，并通過實際經典案例分享一些經驗。

大語言模型構建知識圖譜

知識圖譜

知識圖譜(Knowledge Graph)是一種將現實世界中的事物和概念通過圖譜化(Graph Modeling)的方式表示出來，并進行關系抽取、知識推理和應用的數據組織形式。

將知識內容轉化為圖譜的技術，利用人工智能來幫助企業有效的整合、過濾、篩選和處理知識內容，對現實世界中各種事物及概念進行結構化處理，為人類提供更直觀、更便捷查詢和學習途徑。

當前，此類圖譜技術在人工智能、大數據、信息安全等領域得到廣泛應用，從根源上改善了傳統數據庫單一的查詢方式，提升獲取信息的效率和準確性，協調各部門能力共享。

知識圖譜的分類

知識圖譜的分類方法很多，比如基于實體類型和關系類型來分類、基于知識本質的分類等等，本文主要介紹基于結構化數據的知識圖譜分類方法。按照數據類型可以分為關系型、數據型和半結構化數據等，按照結構類型可以分為圖、樹、圖網絡等。

知識圖譜的構建流程

1、明確目標與需求：它將被用于什么應用場景，需要包含哪些類型的信息，以及主要用戶是誰等。

2、數據清洗：利用智能化工具對數據預處理，刪除數據中不需要的屬性和實體，只保留必要的內容，在進行初步加工。

3、構架設計：初步完成架構設計，將其導入到數據庫中使用。圖譜可分為三層：數據層、知識層、應用層。

4、實體識別與鏈接：在這一步，使用自然語言處理和機器學習技術識別文本中的實體，如人名、地名、組織等，并將它們鏈接到知識圖譜中的相應節點。

5、關系抽取：從已處理的文本中抽取實體之間的關系，形成知識圖譜中的邊。這些關系定義了實體之間的聯系和交互。

6、表示與存儲：將抽取的知識以結構化的形式存儲在知識圖譜中。這通常涉及選擇合適的圖數據庫來存儲和查詢。

構建案例分享

知識圖譜是一個閉環系統，需要不斷地迭代更新，根據業務需求對模型進行調整。下面通過保險行業案例分享，按照上述流程步驟，應該如何構建。

項目背景與目標：

保險行業競爭進入白熱化階段，提供個性化、精準的保險服務成為獲取更多客戶的關鍵。為更好地理解市場需求，提供合適產品，某保險公司決定構建一個保險行業的知識圖譜。目標是提供一個結構化的、易于查詢的，提升客服質量和內部決策效率。

數據收集與清洗：

數據主要來源于公司內部的保險合同、客戶咨詢記錄、理賠報告等。數據清洗過程包括去除無關信息、標準化格式、糾正錯誤等。例如，對于日期格式進行統一，對于客戶名稱進行規范化處理等。

實體識別與鏈接：

使用自然語言處理技術識別合同中的實體，如保險產品名稱、投保人、被保險人、理賠條款等。將這些實體鏈接到知識圖譜中的相應節點，形成初步的網絡結構。

關系抽取：

基于已識別的實體，抽取關鍵關系，如保險合同中的保障范圍、理賠流程、費率計算等。這些關系定義了保險產品之間的聯系和交互，形成了知識圖譜的邊。

表示與存儲：

選擇圖數據庫(如Neo4j)來存儲和查詢知識圖譜。通過定義節點和邊的屬性，將保險知識以結構化的形式存儲在數據庫中。為了便于查詢和展示，還開發了一個可視化界面，使員工可以直觀地查看和查詢知識圖譜。

項目成果與展望：

經過幾個月的努力，該保險公司成功構建了一個涵蓋數百種保險產品、客戶咨詢和理賠案例的保險行業知識圖譜。員工可以通過知識圖譜快速查找需求信息，為用戶提供專業和個性化的服務，尤其在保險規定、理賠講解等方面得到改善。公司計劃進一步完善知識圖譜，加入更多行業知識和動態數據，提升服務質量和決策效率。

總結與展望

知識圖譜的構建可以有很多種方法，在構建中，可以使用大語言模型進行實體識別和關系抽取。

對于大語言模型，在對實體進行識別時，要注意實體的特征選擇和特征提取，對于實體特征的選取上，要考慮到訓練集和測試集的差異，將一些需要人工參與的部分進行自動化處理。

對于大語言模型和知識圖譜，在未來的研究中可以進一步探索使用更多的數據源、更好的訓練方法以及更好地構建機制。

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