大模型自动构建知识图谱：GOI框架实现跨领域本体生成

知识图谱构建一直是知识密集型AI系统的关键瓶颈。传统自动化方法通常依赖预定义模式、局限于特定领域，或生成的结构不适合下游处理流程。近日，研究人员在arXiv上发布了生成式本体归纳（GOI）框架，该框架能够从示例文档语料库中自动归纳生成包含实体、维度、属性、关系和约束的生成蓝图，并以类型化图（六种节点类型、七种边类型）形式输出为YAML/JSON格式。

研究团队提出了节点覆盖率这一新颖评估指标，用于衡量生成输出中结构本体节点（类、属性和维度）的出现比例。在四个对比本体上的控制生成验证显示：GOI提示生成在每种情况下都覆盖了95-100%的结构骨架；而通用的三字段模板在发票模式上达到97.8%的覆盖率，但在职位描述本体上降至52.2%，在疼痛管理本体上为62.2%，在专业服务合同本体上为78.3%。值得注意的是，无论文档类型对大模型是否熟悉，结构覆盖率都能保持稳定。

该研究展示了GOI框架在软件服务发票、职位描述、疼痛管理临床就诊记录和专业服务合同等多样化领域的应用潜力，为自动化知识图谱构建提供了新的解决方案。