知识图谱检索 Graph-Based Retriever：文本块到结构化数据的转换，解决语义检索捕获不了的长尾关系

知识图谱检索 Graph-Based Retriever：文本块到结构化数据的转换，解决语义检索捕获不了的长尾关系

如何理解？
如何分析？
升维
降维
梳理
为什么这种解法能查到长尾内容，而传统语义不行？
解法拆解

如何关联？
上下文关联
创意迸发

论文：Graph-Based Retriever Captures the Long Tail of Biomedical Knowledge

如何理解？

知识图谱检索：用图的知识来检索信息，把海量信息构建成一张知识网络图，然后基于图的结构来索引和查找相关信息。

知识图谱检索的核心步骤如下：

建立知识网络：
想象一张巨大的网，网上的每个点都是一个概念（比如疾病、基因、药物），线代表它们之间的关系。这就是我们的知识图谱。
映射文本到网络：
我们把文章的每一小段都贴到这张网上合适的位置。有的段落可能贴在点上，有的贴在线上。
理解用户问题：
当用户问一个问题时，我们先找出问题中提到的关键概念。比如问"阿司匹林能治疗什么病？"，我们就知道"阿司匹林"是关键。
在网络中寻路：
我们在网络中找到这些关键概念，然后看看它们之间最近的连接路径是什么。就像在地图上找两个城市间最短的路。
收集相关信息：
沿着这条路，我们把路上和周围的所有文本段落都收集起来。这些段落很可能包含了回答问题所需的信息。
整理答案：
最后，我们把收集到的信息整理成一个连贯的答案给用户。

这种方法的高明之处在于，它不仅能找到直接相关的信息，还能发现一些间接但可能很有价值的联系。

比如，虽然问的是阿司匹林，但我们可能会发现它与某些意想不到的疾病也有关系。这就是为什么这种方法能够挖掘出"长尾知识"，即那些不太常见但可能很重要的信息。

如何分析？

升维

背景：传统的信息检索方法在处理专业领域（如生物医学）的长尾知识时存在局限性。

现状：大语言模型倾向于强调最常见的信息，忽视罕见但可能重要的发现。

期望：能够有效检索到长尾知识，提高信息检索的全面性和准确性。

问题本质：如何在海量专业信息中有效检索和利用长尾知识？

降维

公式法：
知识图谱检索 = 知识图谱构建 + 实体识别 + 关系抽取 + 图距离计算 + 文献影响力评估
要素：
- 文本语料库
- 实体识别模型
- 关系抽取模型
- 知识图谱数据结构
- 图距离算法
- 文献影响力指标
- 检索排序算法
逻辑：
IF (问题包含实体) THEN (在知识图谱中定位实体)
IF (实体间存在路径) THEN (检索路径上的文本块)
IF (文本块相关性高) AND (文献影响力大) THEN (提高排序)
流程：
文本预处理 -> 实体识别 -> 关系抽取 -> 知识图谱构建 ->问题分析 -> 图谱检索 -> 结果排序 -> 答案生成
模型：
- 实体识别模型：BERT-based NER
- 关系抽取模型：PubMedBERT
- 知识图谱：图数据库（如Neo4j）
- 检索模型：基于图距离和文献影响力的排序算法
二分法：
- 结构化知识 vs. 非结构化文本
- 显式关系 vs. 隐式关系
- 常见知识 vs. 长尾知识
- 精确匹配 vs. 模糊相关
矩阵法：

方法\特性精确度召回率长尾知识捕获计算复杂度
语义相似度高中低中
知识图谱中高高高
混合方法高高高高
第一性原理：
- 信息的本质是关联性
- 知识可以用图结构表示
- 图中的距离反映了概念的相关程度

方法\特性	精确度	召回率	长尾知识捕获	计算复杂度
语义相似度	高	中	低	中
知识图谱	中	高	高	高
混合方法	高	高	高	高

梳理

目标、目的、本质的问题是什么？
目标：提高专业领域长尾知识的检索效果
目的：增强信息检索系统的全面性和准确性
本质问题：如何在结构化和非结构化信息中有效识别和利用隐含的知识关联
实现目标、解决问题有哪些步骤、条件、要素？
步骤：
a) 构建高质量的知识图谱
b) 开发精确的实体识别和关系抽取模型
c) 设计有效的图距离计算算法
d) 制定合理的文献影响力评估标准
e) 开发综合考虑多因素的检索排序算法

条件：
a) 大规模、高质量的文本语料库
b) 强大的计算资源
c) 领域专家的知识输入

要素：
a) 知识图谱的完整性和准确性
b) 实体识别和关系抽取的精确度
c) 图距离算法的效率和有效性
d) 文献影响力评估的合理性
e) 检索排序算法的综合性能
每个步骤、条件、要素如何提升/改良？
a) 知识图谱：引入多源数据，加强图谱的动态更新机制
b) 实体识别和关系抽取：采用最新的预训练模型，增加领域特定的微调
c) 图距离算法：研究更高效的图遍历算法，考虑引入并行计算
d) 文献影响力评估：结合引用数、发表时间、期刊影响因子等多维指标
e) 检索排序算法：引入机器学习方法，动态调整各因素的权重
f) 语料库：建立更新机制，确保及时收录最新研究成果
g) 计算资源：采用分布式计算，提高处理效率
h) 专家知识：建立专家反馈机制，持续优化系统性能

通过这种全面的拆解和分析，我们可以更深入地理解知识图谱检索方法的各个方面，为进一步改进和优化提供了清晰的思路。

为什么这种解法能查到长尾内容，而传统语义不行？

5why分析:

Why 1: 为什么知识图谱检索能查到长尾内容？

原因是知识图谱检索基于实体间的关系和图结构进行搜索，而不仅仅依赖于文本的语义相似度。

Why 2: 为什么基于关系和图结构的搜索能找到长尾内容？

因为图结构能捕捉到实体间的复杂关系，即使这些关系在文本中不常出现或表述不明显。

Why 3: 为什么复杂关系的捕捉有助于发现长尾内容？

因为长尾内容通常涉及非常规或罕见的关联，这些关联在传统文本分析中容易被忽视。

Why 4: 为什么这些非常规关联在传统方法中容易被忽视？

因为传统方法主要关注高频词和常见表述，而忽视了低频但可能高度相关的信息。

Why 5: 最根本的原因是什么？

最根本的原因是信息检索的本质不仅仅是找到相似的文本，而是发现潜在的有价值的关联。
知识图谱通过结构化的方式更好地表达了这种关联。

5so分析:

So 1: 因此，我们可以怎样解决或改进？

我们可以构建更全面和精确的知识图谱，并优化图上的搜索算法。

So 2: 这个解决方案或改进会带来什么结果？

这将能够发现更多隐藏的、有价值的关联，提高长尾知识的检索效果。

So 3: 这个结果会如何影响整个系统或过程？

它将大大增强信息检索系统的全面性和深度，使用户能够获取到更丰富、更相关的信息。

So 4: 进一步的影响是什么？

这可能促进新知识的发现和创新，特别是在专业领域如生物医学研究中，帮助研究人员发现新的研究方向或潜在的突破点。

So 5: 最终，我们希望达到什么目标或状态？

最终目标是建立一个能全面捕捉和利用人类知识的智能系统，不仅能检索已知信息，还能推理出新的知识，从而加速科学发现和技术创新的进程。

解法拆解

按照逻辑关系中文拆解【本文解法】：

目的：提高专业领域（如生物医学）长尾知识的检索效果
问题：如何在海量专业信息中有效检索和利用长尾知识？
解法：知识图谱检索方法

A. 整体工作流程:

输入: 生物医学语料库(如PubMed)和用户问题
检索: 提供三种选项 - 嵌入相似度、知识图谱、混合方法
合成: 使用大语言模型(如GPT4或Med-Palm 2)生成答案

B. 嵌入相似度检索(ES IR):

将问题和文本块映射到嵌入空间
检索与问题嵌入最相似的文本块

C. 知识图谱检索(KG IR):

构建实体和关系的知识图谱
识别问题中的实体，找到最短路径
检索相关实体和关系对应的文本块

知识图谱检索方法 =
子解法1：知识图谱构建（因为需要结构化表示知识）

子解法2：实体识别（因为需要从文本中提取关键概念）
子解法3：关系抽取（因为需要捕捉实体间的关联）
子解法4：图距离计算（因为需要量化实体间的关联程度）
子解法5：文献影响力评估（因为需要考虑信息源的可靠性）
子解法6：检索排序算法（因为需要综合多种因素确定最相关的信息）

子解法1：知识图谱构建

之所以用知识图谱构建，是因为需要将非结构化的文本信息转化为结构化的图形表示。
例如：将"阿司匹林可以治疗头痛"这句话转化为（阿司匹林）-[治疗]->(头痛)的图形结构。

子解法2：实体识别

之所以用实体识别，是因为需要从文本中准确提取出关键的概念或对象。
例如：从"阿司匹林可以治疗头痛"中识别出"阿司匹林"和"头痛"两个实体。

子解法3：关系抽取

之所以用关系抽取，是因为需要捕捉实体之间的语义关联。
例如：从"阿司匹林可以治疗头痛"中抽取出"治疗"这一关系。

子解法4：图距离计算

之所以用图距离计算，是因为需要量化不同实体之间的关联程度。
例如：计算"阿司匹林"到"心脏病"的最短路径，可能经过"抗凝血"这个中间节点。

子解法5：文献影响力评估

之所以用文献影响力评估，是因为需要考虑信息源的可靠性和重要性。
例如：来自高影响因子期刊的文献可能会得到更高的权重。

子解法6：检索排序算法

之所以用检索排序算法，是因为需要综合考虑多种因素来确定最相关的信息。
例如：综合考虑图距离、文献影响力、发表时间等因素，对检索结果进行排序。

这些子解法的逻辑链是一个决策树网络：

知识图谱检索方法
|
+-- 知识图谱构建
|   |
|   +-- 实体识别
|   |
|   +-- 关系抽取
|
+-- 检索过程
    |
    +-- 图距离计算
    |
    +-- 文献影响力评估
    |
    +-- 检索排序算法

分析隐性特征：

在这个解法中，有一个隐性的中间步骤特征：知识关联的多维度表示。

这个特征不直接体现在问题或条件中，而是在解法的多个步骤中隐含存在。它体现在：

知识图谱构建过程中，不仅考虑直接关系，还考虑间接关系。
图距离计算中，不仅考虑最短路径，还可能考虑多条路径。
检索排序算法中，综合考虑多种因素。

我们可以将这个隐性特征定义为"多维关联分析"方法。

多维关联分析：一种综合考虑直接关系、间接关系、路径多样性以及外部因素（如文献影响力）的知识关联分析方法。

这种方法能够更全面地捕捉知识间的复杂关联，有助于发现长尾知识。

例如：在分析"阿司匹林"和"心脏病"的关系时，不仅考虑直接的治疗关系，还会考虑通过"抗凝血"、"血小板抑制"等中间概念的间接关系，同时还会考虑相关研究的影响力和时效性。

这种多维度的分析使得系统能够发现一些不太明显但可能很重要的关联。

如何关联？

上下文关联

├── 1 信息检索挑战【背景和问题】
│   ├── LLMs的局限性【现有技术的问题】
│   │   └── 倾向于突出训练集中最常见的信息【具体问题】
│   └── 生物医学领域的信息过载【具体挑战】
│       └── 最新发现被大量文献掩盖【问题描述】
│
├── 2 Retrieval Augmented Generation (RAG)【现有解决方案】
│   ├── 增强LLMs提示词【方法】
│   │   └── 使用外部数据集的上下文【具体实现】
│   └── 缓解LLMs的一些缺点【目的】
│
├── 3 新型信息检索方法【提出的解决方案】
│   ├── 利用知识图谱【核心技术】
│   │   ├── 下采样信息簇【具体操作】
│   │   └── 缓解信息过载问题【目的】
│   ├── 实体识别【技术组件】
│   ├── 关系抽取【技术组件】
│   └── 图距离计算【技术组件】
│
├── 4 性能评估【方法验证】
│   ├── 检索性能【评估指标】
│   │   ├── 精确度【具体指标】
│   │   └── 召回率【具体指标】
│   └── 与嵌入相似度方法比较【对比分析】
│       └── 性能提升约两倍【结果】
│
└── 5 应用前景【方法意义】
    ├── 改进RAG【直接应用】
    └── 提高生物医学长尾知识检索效果【最终目标】

方法部分：

├── 3 新型信息检索方法【提出的解决方案】
│   ├── 输入【数据源】
│   │   ├── 生物医学文献【原始数据】
│   │   └── 用户查询【检索触发】
│   │
│   ├── 知识图谱构建【预处理阶段】
│   │   ├── 实体识别【技术组件】
│   │   │   ├── 使用KAZU框架【具体工具】
│   │   │   │   └── 包含TinyBERN2 NER模型【核心模型】
│   │   │   └── 输出：标注的生物医学实体【中间结果】
│   │   │
│   │   ├── 实体归一化【数据清洗】
│   │   │   ├── 使用参考词汇【方法】
│   │   │   │   ├── Ensembl (基因)【知识库】
│   │   │   │   ├── MONDO (疾病)【知识库】
│   │   │   │   └── ChEMBL (化合物)【知识库】
│   │   │   └── 输出：统一的实体表示【中间结果】
│   │   │
│   │   ├── 关系抽取【技术组件】
│   │   │   ├── 使用PubMedBERT模型【核心模型】
│   │   │   │   └── 在BioRED数据集上微调【模型优化】
│   │   │   └── 输出：实体间关系【中间结果】
│   │   │
│   │   └── 知识图谱索引构建【数据结构化】
│   │       ├── 将文本块映射到图的节点和边【方法】
│   │       └── 输出：结构化的知识图谱【核心数据结构】
│   │
│   ├── 检索过程【核心处理阶段】
│   │   ├── 查询实体识别【输入处理】
│   │   │   └── 使用KAZU流程【复用技术】
│   │   │
│   │   ├── 图距离计算【检索机制】
│   │   │   ├── 构建最短路径【算法】
│   │   │   └── 检索路径上的文本块【具体操作】
│   │   │
│   │   ├── 文献影响力评估【排序因素】
│   │   │   ├── 考虑文献引用数【指标】
│   │   │   └── 考虑发表时间【指标】
│   │   │
│   │   └── 检索排序算法【结果优化】
│   │       ├── 结合图距离和文献影响力【多因素考虑】
│   │       └── 使用Pareto前沿【优化方法】
│   │
│   └── 输出【最终结果】
│       ├── 相关文本块列表【直接结果】
│       └── 长尾知识【目标信息】

输入：包括生物医学文献作为原始数据源，以及用户查询作为检索触发器。
知识图谱构建（预处理阶段）：
- 实体识别：使用KAZU框架和TinyBERN2模型来识别文本中的生物医学实体。
- 实体归一化：使用专业知识库（如Ensembl, MONDO, ChEMBL）统一实体表示。
- 关系抽取：使用经过BioRED数据集微调的PubMedBERT模型来提取实体间关系。
- 知识图谱索引构建：将文本块映射到图的节点和边，形成结构化的知识图谱。
检索过程（核心处理阶段）：
- 查询实体识别：复用KAZU流程来识别用户查询中的实体。
- 图距离计算：构建最短路径并检索路径上的文本块。
- 文献影响力评估：考虑文献引用数和发表时间等因素。
- 检索排序算法：结合图距离和文献影响力，使用Pareto前沿方法进行多目标优化。
输出：提供相关文本块列表，特别是包含长尾知识的信息。

这些组件之间的衔接如下：

预处理阶段的输出（知识图谱）成为检索过程的输入。
查询实体识别复用了预处理阶段的技术，确保一致性。
图距离计算基于构建的知识图谱进行。
文献影响力评估和检索排序算法共同作用，优化最终的检索结果。

这种方法的创新之处在于它结合了结构化的知识表示（知识图谱）和传统的文本检索技术，能够更好地捕获复杂的关系和长尾知识。

创意迸发

组合:
- 将知识图谱与自然语言处理技术结合,创建"语义增强型知识图谱"。这种图谱不仅包含实体和关系,还能捕捉上下文语义,提高检索精度。
- 融合知识图谱和时间序列分析,构建"时序知识图谱"。这可以更好地追踪生物医学发现的演变过程,捕捉长尾知识的动态变化。
拆开:
- 将知识图谱检索过程拆分为多个独立模块:实体识别、关系抽取、图遍历、排序等。每个模块可以单独优化,提高整体系统的灵活性和性能。
- 将检索任务分解为多个子任务,如初筛、精确匹配、相关性扩展等,允许用户根据需求选择不同的检索深度和广度。
转换:
- 将知识图谱检索方法转化为一种主动学习系统。系统不仅被动响应查询,还能主动推荐相关但未被直接查询的长尾知识。
- 将文献影响力评估转换为一种动态的、基于用户反馈的评分系统,使得评估更加灵活和个性化。
借用:
- 借鉴社交网络分析中的"影响力传播"模型,改进知识图谱中的信息流动和重要性评估机制。
- 从推荐系统中借鉴协同过滤技术,优化长尾知识的推荐策略,提高相关性和多样性。
联想:
- 联想到蚁群算法,设计一种"知识蚁群"系统,模拟蚂蚁觅食行为来优化知识图谱的构建和检索过程。
- 从免疫系统获得灵感,创建"自适应知识防御"机制,自动识别和过滤低质量或错误信息,提高知识图谱的可靠性。
反向思考：
- 不是构建更大的知识图谱，而是创建多个小型、专业化的知识图谱，通过动态组合来满足复杂查询需求。
- 反转传统的文献重要性评估，关注被引用次数最少的文献，可能发现被忽视的创新性研究。
问题：
- 深入探讨"为什么某些知识成为长尾"的问题，设计一个预测系统，识别可能成为未来热点的当前长尾知识。
- 思考"如何让用户更容易理解复杂的知识关联"，开发可视化工具，直观展示知识图谱中的复杂关系。
错误：
- 分析系统的错误检索结果，设计一个"错误学习模块"，持续优化检索算法。
- 利用故意引入的"错误信息"来测试和提高系统的鲁棒性，增强对不确定性的处理能力。
感情：
- 引入情感分析技术，捕捉文献中的情感倾向，为研究趋势分析提供新维度。
- 设计一个"研究热情指数"，通过分析作者的语言表达，评估研究方向的潜在价值。
模仿：
- 模仿人脑的联想能力，开发"跨领域知识联想"功能，促进跨学科创新。
- 借鉴搜索引擎的个性化推荐，为不同背景的研究者提供定制化的长尾知识推荐。
联想：
- 联想到生态系统，将知识图谱视为"知识生态"，研究知识点之间的共生、竞争关系。
- 从星座启发，创建"知识星图"，将相关知识点连接成形象化的图案，增强记忆和理解。
最渴望联结：
- 将研究者"最渴望"的突破性发现与日常研究联系起来，设计一个"研究灵感生成器"。
- 连接研究成果与社会影响，创建"知识影响力预测系统"，激发研究者的社会责任感。
空隙填补：
- 识别知识图谱中的"空白区域"，自动生成研究课题建议，填补知识空白。
- 开发"跨领域桥接器"，自动识别不同学科间的知识鸿沟，促进交叉学科研究。
再定义：
- 将知识图谱重新定义为"动态知识网络"，强调知识间的实时互动和演变。
- 重新定义文献重要性，不仅考虑引用次数，还考虑其在知识网络中的"中心性"和"桥接性"。
软化：
- 开发"知识游戏化"模块，将复杂的知识探索过程转化为有趣的互动游戏。
- 创建"知识漫游"功能，允许用户以轻松、随意的方式在知识图谱中探索，增加意外发现的机会。
附身：
- 设计"知识化身"功能，让用户能够"附身"于不同领域的专家，体验不同的思维方式。
- 创建"时光机模式"，让用户能够站在不同时代科学家的角度看待当前研究问题。
配角：
- 关注被忽视的参考文献，开发"隐藏宝藏发现器"，挖掘被低估的研究价值。
- 分析论文的方法部分，创建"研究方法知识库"，帮助改进实验设计和数据分析。
刻意：
- 开发"极端情景模拟器"，故意将研究条件推向极限，激发创新思维。
- 设计"反常识知识生成器"，故意创造看似荒谬的知识组合，刺激创新思维。

这些创新点涵盖了多个方面，从技术改进到用户体验优化，从数据处理到知识呈现方式的创新。要选择最佳创新点，我们需要考虑以下几个关键标准：

技术可行性
用户价值
创新程度
长期影响
实施成本

根据这些标准，我认为以下几个创新点最具潜力：

“语义增强型知识图谱”：这个创新点结合了知识图谱和自然语言处理技术，可以显著提高检索精度和理解深度。它具有较高的技术可行性，能为用户提供更精准的信息，创新程度高，长期影响大。
“动态知识网络”：将静态的知识图谱转变为动态的网络，能更好地反映知识的演变过程。这个概念具有很强的创新性，长期影响深远，虽然技术实现可能较为复杂，但价值巨大。
"跨领域知识联想"功能：这个创新点可以促进跨学科创新，具有很高的用户价值和创新程度。它的技术实现较为可行，长期影响也很大。
“知识影响力预测系统”：这个系统不仅可以激发研究者的积极性，还能帮助决策者更好地分配研究资源。它具有较高的创新程度和长期影响力，虽然技术实现可能具有挑战性。
“研究方法知识库”：这个创新点关注了often被忽视的研究方法部分，可以显著提高研究质量和效率。它具有很高的用户价值，技术实现相对简单，长期影响深远。

这些创新点既保持了原有系统的优势，又在不同方面进行了拓展和深化，有潜力带来显著的改进和新的应用可能。