Wikidata:一个开放的、免费的包含超过120亿个事实数据知识库
维基百科发布了一个庞大的知识库数据Wikidata,拥有超过120亿个事实数据。利用Wikidata可以增强LLMs的事实性,确保它们提供的信息是基于真实和可验证的数据。
Wikidata提供结构化的数据,使得信息检索和数据分析更加高效。支持多种语言
# Wikidata的能力:
1. **庞大的知识库**:Wikidata是一个开放的、免费的知识库,包含超过120亿个事实,涵盖广泛的主题和领域。
2. **结构化数据**:与维基百科的自由文本不同,Wikidata 提供的是结构化数据,这使得自动化处理和查询更加方便。
3. **多语言支持**:支持多种语言,使得全球用户都能访问和贡献数据。
4. **实体和属性的丰富性**:包含数百万个实体(如人物、地点、事物)和属性,为各种查询和分析提供丰富的信息源。
5. **实时更新**:由全球社区维护,确保数据的时效性和准确性。
6. **链接其他数据库**:Wikidata 中的数据项通常与维基百科条目相链接,提供了更丰富的背景信息和详细内容。
Wikidata包含一个WikiWebQuestions的高质量问答基准数据集。这是一个基于Wikidata的、带有SPARQL注释的数据集。这个数据集是从Freebase的WebQuestions迁移过来的,更新了SPARQL查询和最新的答案,以适应更大的Wikidata。
# WikiWebQuestions 重点内容:
1. **数据集来源**:基于Freebase的WebQuestions数据集迁移而来,更新了SPARQL查询和答案,以适应Wikidata。
2. **数据集目的**:提供一个高质量的问答基准,用于测试和比较大型语言模型(LLMs)在处理基于Wikidata的问答任务的性能。
3. **数据集特点**:包含真实世界的数据和SPARQL注释,有助于提高问答系统的准确性和可靠性。
4. **适应性**:由于Freebase已关闭,迁移到Wikidata使得数据集更加现代化和实用。
# 应用场景:
1. **提高问答系统性能**:Wikidata可以作为一个强大的知识源,用于提高问答系统的准确性和可靠性。
2. **自然语言处理研究**:WikiWebQuestions数据集可以用于自然语言处理(NLP)的研究,特别是在语义解析和知识库问答(KBQA)领域。
3. **AI和机器学习模型训练**:Wikidata提供的丰富数据可以用于训练和改进各种AI和机器学习模型。
4. **数据分析和知识发现**:Wikidata的结构化数据可以用于各种数据分析和知识发现任务,如趋势分析、关联发现等。
5. **多语言内容生成**:Wikidata的多语言支持使其成为生成多语言内容的理想资源,如多语言维基百科条目。
6. **教育和研究**:学者和学生可以使用Wikidata和WikiWebQuestions进行教育和研究项目,探索各种主题和问题。
# WikiSP 语义解析器:
为了解决LLMs的局限性,他们还开发了一个名为WikiSP的少量样本训练的序列到序列(Seq2Seq)语义解析器。一种专门设计用于处理基于 Wikidata 的问答任务的工具。
主要功能目的:
1、提高问答系统的准确性:通过更好地理解和解析自然语言查询,WikiSP 旨在减少大型语言模型(如GPT-3)在回答问题时产生的错误或虚假信息(即“幻觉”)。
2、利用Wikidata的丰富数据:WikiSP 利用 Wikidata 这个庞大的知识库来提供基于事实的、准确的答案。
3、序列到序列的语义解析:WikiSP 将用户的自然语言查询转换为 SPARQL 查询。SPARQL 是一种用于查询数据库(特别是 RDF 数据库)的语言,这里用于查询 Wikidata。
4、处理大量实体和属性:由于 Wikidata 包含超过100M+的实体和数十万的属性,WikiSP 被设计为能够有效处理这些实体和属性,即使在实体链接中存在错误。
5、少量样本训练:WikiSP 通过少量样本训练来提高其性能,这意味着它可以在只有少量标注数据的情况下进行有效学习。
# 实验结果和贡献:
答案准确率:在WikiWebQuestions开发集和测试集上,WikiSP分别实现了76%和65%的答案准确率。
性能比较:与现有的QALD-7 Wikidata数据集相比,该方法的F1分数提高了3.6%。
GitHub:https://t.co/RHF4rG8x78
论文:https://t.co/5SrCIOCoRP
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