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大语言模型构建知识图谱，保险行业案例分享

原创

2024/02/19 13:47:15

来源：天润融通

作者：罢颈补苍

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本文摘要

知识图谱是由图构造表述实体、特点、关联性和事件的一种知识表达形式，其有两个重要的特点，一是可以有效地表述实体之间的关系，二是可以通过地图构造自动机构实体、特点和事件。本文将介绍如何运用大语言模型搭建知识地图，并通过实际经典案例分享一些经验。

大语言模型构建知识图谱

知识图谱

知识图谱(Knowledge Graph)是一种将现实世界中的事物和概念通过图谱化(Graph Modeling)的方式表示出来，并进行关系抽取、知识推理和应用的数据组织形式。

将知识内容转化为图谱的技术，利用人工智能来帮助公司有效的整合、过滤、筛选和处理知识内容，对现实世界中各种事物及概念进行结构化处理，为人类提供更直观、更便捷查询和学习途径。

当前，此类图谱技术在人工智能、大数据、信息安全等领域得到广泛应用，从根源上改善了传统数据库单一的查询方式，提升获取信息的效率和准确性，协调各部门能力共享。

知识图谱的分类

知识图谱的分类方法很多，比如基于实体类型和关系类型来分类、基于知识本质的分类等等，本文主要介绍基于结构化数据的知识图谱分类方法。按照数据类型可以分为关系型、数据型和半结构化数据等，按照结构类型可以分为图、树、图网络等。

知识图谱的构建流程

1、明确目标与需求：它将被用于什么应用场景，需要包含哪些类型的信息，以及主要用户是谁等。

2、数据清洗：利用智能化工具对数据预处理，删除数据中不需要的属性和实体，只保留必要的内容，在进行初步加工。

3、构架设计：初步完成架构设计，将其导入到数据库中使用。图谱可分为叁层：数据层、知识层、应用层。

4、实体识别与链接：在这一步，使用自然语言处理和机器学习技术识别文本中的实体，如人名、地名、组织等，并将它们链接到知识图谱中的相应节点。

5、关系抽取：从已处理的文本中抽取实体之间的关系，形成知识图谱中的边。这些关系定义了实体之间的联系和交互。

6、表示与存储：将抽取的知识以结构化的形式存储在知识图谱中。这通常涉及选择合适的图数据库来存储和查询。

构建案例分享

知识图谱是一个闭环系统，需要不断地迭代更新，根据业务需求对模型进行调整。下面通过保险行业案例分享，按照上述流程步骤，应该如何构建。

项目背景与目标：

保险行业竞争进入白热化阶段，提供个性化、精准的保险服务成为获取更多客户的关键。为更好地理解市场需求，提供合适产物，某保险公司决定构建一个保险行业的知识图谱。目标是提供一个结构化的、易于查询的，提升客服质量和内部决策效率。

数据收集与清洗：

数据主要来源于公司内部的保险合同、客户咨询记录、理赔报告等。数据清洗过程包括去除无关信息、标准化格式、纠正错误等。例如，对于日期格式进行统一，对于客户名称进行规范化处理等。

实体识别与链接：

使用自然语言处理技术识别合同中的实体，如保险产物名称、投保人、被保险人、理赔条款等。将这些实体链接到知识图谱中的相应节点，形成初步的网络结构。

关系抽取：

基于已识别的实体，抽取关键关系，如保险合同中的保障范围、理赔流程、费率计算等。这些关系定义了保险产物之间的联系和交互，形成了知识图谱的边。

表示与存储：

选择图数据库(如狈别辞4箩)来存储和查询知识图谱。通过定义节点和边的属性，将保险知识以结构化的形式存储在数据库中。为了便于查询和展示，还开发了一个可视化界面，使员工可以直观地查看和查询知识图谱。

项目成果与展望：

经过几个月的努力，该保险公司成功构建了一个涵盖数百种保险产物、客户咨询和理赔案例的保险行业知识图谱。员工可以通过知识图谱快速查找需求信息，为用户提供专业和个性化的服务，尤其在保险规定、理赔讲解等方面得到改善。公司计划进一步完善知识图谱，加入更多行业知识和动态数据，提升服务质量和决策效率。

总结与展望

知识图谱的构建可以有很多种方法，在构建中，可以使用大语言模型进行实体识别和关系抽取。

对于大语言模型，在对实体进行识别时，要注意实体的特征选择和特征提取，对于实体特征的选取上，要考虑到训练集和测试集的差异，将一些需要人工参与的部分进行自动化处理。

对于大语言模型和知识图谱，在未来的研究中可以进一步探索使用更多的数据源、更好的训练方法以及更好地构建机制。

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