CN119494390A 一种基于大模型技术的知识图谱构建方法及系统 （北京浪潮云计算有限公司）_第1页
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一种基于大模型技术的知识图谱构建方法明提出的基于大模型技术的知识图谱构建方法这使得知识图谱能够更加精确地解析文本中的2预训练模型的使用：选择一个经过大规模数据集预训练的大模型半监督学习：使用少量的标注数据对大模型进行初步训练，利标签校正与一致性正则化：通过大模型对已标注的数据进行重新评估3知识表示学习：将知识图谱中的实体和关系转化为向实体和关系的生成与补全：使用生成式模型生成潜在的6.一种基于大模型技术的知识图谱构建系统，应用于权利要求1_5任意一项所述的基4半监督学习单元，用于利用少量标注数据和大量未标注数据进主动学习单元，用于通过不确定性采样和熵最大化策略选标签校正与一致性正则化单元，用于对已标注数据进行重新评估并纠实体抽取单元，用于使用大规模语料库对模型进行预链接预测单元，用于利用训练好的知识图谱嵌入表示和预训练模型预测实体和关系生成与补全单元，用于使用生成式模型生成潜5数据收集与预处理单元，用于从各种文本数据源中收集关系和模型预训练与微调单元，用于选择大模型并在大规模语料标注的关系和事件数据集上进行微调；关系推理单元，用于从文本中提取实体对之间的特征信息，并对实6[0005](2)语料标注效率低：构建知识图谱需要语料标准，语料数据标注仍大量依靠人78通过分析上下文文本来推断知识图谱中的缺失实体和9[0062]数据收集与预处理单元，用于从各种文本数据源中收集[0069]大模型的生成能力使得知识图谱可以以自然语言的形式生成回答、总结或者建发明实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施等[0109]将知识图谱中的实体和关系转化为向量表示(embedding)，通常使用基于图嵌入利用大模型的迁移学习能力，将在一个领域训练的模型应用于其他领域的知识图谱补全，单元，用于通过不确定性采样和熵最大化策略选择

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