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大語言模型構(gòu)建知識圖譜，保險行業(yè)案例分享

原創(chuàng)

2024/02/19 13:47:15

來源：天潤融通

作者：Tian

2822

本文摘要

知識圖譜是由圖構(gòu)造表述實體、特點、關(guān)聯(lián)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(guān)系，二是可以通過地圖構(gòu)造自動機構(gòu)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(jīng)典案例分享一些經(jīng)驗。

大語言模型構(gòu)建知識圖譜

知識圖譜

知識圖譜(Knowledge Graph)是一種將現(xiàn)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(guān)系抽取、知識推理和應用的數(shù)據(jù)組織形式。

將知識內(nèi)容轉(zhuǎn)化為圖譜的技術(shù)，利用人工智能來幫助企業(yè)有效的整合、過濾、篩選和處理知識內(nèi)容，對現(xiàn)實世界中各種事物及概念進行結(jié)構(gòu)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(shù)在人工智能、大數(shù)據(jù)、信息安全等領(lǐng)域得到廣泛應用，從根源上改善了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫單一的查詢方式，提升獲取信息的效率和準確性，協(xié)調(diào)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(guān)系類型來分類、基于知識本質(zhì)的分類等等，本文主要介紹基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識圖譜分類方法。按照數(shù)據(jù)類型可以分為關(guān)系型、數(shù)據(jù)型和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等，按照結(jié)構(gòu)類型可以分為圖、樹、圖網(wǎng)絡等。

知識圖譜的構(gòu)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(shù)據(jù)清洗：利用智能化工具對數(shù)據(jù)預處理，刪除數(shù)據(jù)中不需要的屬性和實體，只保留必要的內(nèi)容，在進行初步加工。

3、構(gòu)架設計：初步完成架構(gòu)設計，將其導入到數(shù)據(jù)庫中使用。圖譜可分為三層：數(shù)據(jù)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(shù)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(jié)點。

5、關(guān)系抽?。簭囊烟幚淼奈谋局谐槿嶓w之間的關(guān)系，形成知識圖譜中的邊。這些關(guān)系定義了實體之間的聯(lián)系和交互。

6、表示與存儲：將抽取的知識以結(jié)構(gòu)化的形式存儲在知識圖譜中。這通常涉及選擇合適的圖數(shù)據(jù)庫來存儲和查詢。

構(gòu)建案例分享

知識圖譜是一個閉環(huán)系統(tǒng)，需要不斷地迭代更新，根據(jù)業(yè)務需求對模型進行調(diào)整。下面通過保險行業(yè)案例分享，按照上述流程步驟，應該如何構(gòu)建。

項目背景與目標：

保險行業(yè)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(guān)鍵。為更好地理解市場需求，提供合適產(chǎn)品，某保險公司決定構(gòu)建一個保險行業(yè)的知識圖譜。目標是提供一個結(jié)構(gòu)化的、易于查詢的，提升客服質(zhì)量和內(nèi)部決策效率。

數(shù)據(jù)收集與清洗：

數(shù)據(jù)主要來源于公司內(nèi)部的保險合同、客戶咨詢記錄、理賠報告等。數(shù)據(jù)清洗過程包括去除無關(guān)信息、標準化格式、糾正錯誤等。例如，對于日期格式進行統(tǒng)一，對于客戶名稱進行規(guī)范化處理等。

實體識別與鏈接：

使用自然語言處理技術(shù)識別合同中的實體，如保險產(chǎn)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(jié)點，形成初步的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。

關(guān)系抽?。?/p>

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

表示與存儲：

選擇圖數(shù)據(jù)庫(如Neo4j)來存儲和查詢知識圖譜。通過定義節(jié)點和邊的屬性，將保險知識以結(jié)構(gòu)化的形式存儲在數(shù)據(jù)庫中。為了便于查詢和展示，還開發(fā)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(jīng)過幾個月的努力，該保險公司成功構(gòu)建了一個涵蓋數(shù)百種保險產(chǎn)品、客戶咨詢和理賠案例的保險行業(yè)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(yè)和個性化的服務，尤其在保險規(guī)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(yè)知識和動態(tài)數(shù)據(jù)，提升服務質(zhì)量和決策效率。

總結(jié)與展望

知識圖譜的構(gòu)建可以有很多種方法，在構(gòu)建中，可以使用大語言模型進行實體識別和關(guān)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(shù)據(jù)源、更好的訓練方法以及更好地構(gòu)建機制。

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