【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图谱构建，具体涉及到一种基于大语言模型的学科知识图谱自动构建与更新方法。
技术介绍
1、随着数字中国、网络强国战略提出，人工智能技术迅速发展，并逐渐成为引领新一轮科技革命和产业革命的核心驱动力，催生了大量新产品、新技术、新业态和新模式，推动各个产业实现数字化、智能化转型。“人工智能+教育”的概念也应运而生，并用于创新教育模式、提高教育质量，促进传统教育向智慧教育的数字化转型。
2、在互联网和大数据技术的快速发展下，数据数量呈爆炸式增长，隐藏在海量数据中的信息和知识不断涌现，逐渐成为新的知识源头。然而，这些海量数据往往融合了大量特定领域的专属信息内容，具有极高的专业性和复杂性。这就需要人们以一种新的视角去整合互联网中异源和异构的知识信息，根据用户的认知需求筛选出有用信息。
3、知识图谱作为一种有效的知识组织方式，可以对海量结构化和非结构化数据进行知识萃取并关联形成网状知识结构。进而发展出的领域知识图谱可以让我们更容易地聚焦到领域信息。在教育领域，学科知识图谱将抽象、零散的知识进行清晰的可视化展示，可以...
【技术保护点】
1.一种基于大语言模型的学科知识图谱自动构建与更新方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于大语言模型的学科知识图谱自动构建与更新方法，其特征在于，所述步骤4.2中用户模型进行知识拓展的方法，采用如下三种中至少一种：
3.根据权利要求1或2所述基于大语言模型的学科知识图谱自动构建与更新方法，其特征在于，所述数据筛选的方法为：计算输入学科知识图谱数据与学科主题或拓展内容的语义相似度，选取语义相似度≥设定的语义相似度阈值的数据，作为与学科主题或拓展内容相关的数据。
4.根据权利要求1或2所述基于大语言模型的学科知识图谱...
【技术特征摘要】
1.一种基于大语言模型的学科知识图谱自动构建与更新方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于大语言模型的学科知识图谱自动构建与更新方法，其特征在于，所述步骤4.2中用户模型进行知识拓展的方法，采用如下三种中至少一种：
3.根据权利要求1或2所述基于大语言模型的学科知识图谱自动构建与更新方法，其特征在于，所述数据筛选的方法为：计算输入学科知识图谱数据与学科主题或拓...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴振强，孙佳宁，王晓瀑，张志超，祁超，
申请(专利权)人：陕西师范大学，
类型：发明
国别省市：
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