【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及知识图谱领域，具体而言，涉及一种基于大语言模型的专业推荐知识图谱查询方法和系统。
技术介绍
1、高考是很多人都要经历的重要过程，而填报志愿时的专业选择，尤为关键。不同的专业意味着将来不同的职业道路，需要不同的性格品质。所以对于自己适合选择哪些专业需要了解自身以及专业相对应的性格品质，而对于自己所选择的专业也需要了解培养哪些性格品质能帮助自己更好地适应专业需求。
2、然而，目前互联网上缺乏满足此需求的专业推荐智能化服务系统，不能将专业和性格品质信息尽相关联，造成了填报志愿时选择专业与生涯规划的不便。虽然在现有技术中，申请号为cn202010309835.0的专利技术专利公开了一种基于学科的专业推荐方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：接收专业推荐指令，专业推荐指令携带有用户标识，根据专业推荐指令获取用户标识对应的用户答题数据；从用户答题数据中提取对应的学科知识特征、技能特征、思维能力特征和人格特质特征；将学科知识特征、技能特征、思维能力特征和人格特质特征输入到志愿专业推荐模型中，得到输出的识别结果；根据输...
【技术保护点】
1.一种基于大语言模型的专业推荐知识图谱构建方法，其特征在于，步骤如下：
2.如权利要求1所述的基于大语言模型的专业推荐知识图谱构建方法，其特征在于，所述专业所需性格品质描述文本、职业所需性格品质描述文本、性格测试结果对应的性格品质描述文本均来源于百科网站的词条内容，且词条内容需要经过文本预处理使其满足实体抽取的输入要求；所述性格测试为MBTI测试、霍兰德职业性格测试、多元智能测试中的一种或多种。
3.如权利要求1所述的基于大语言模型的专业推荐知识图谱构建方法，其特征在于，所述S2中构建实体抽取模型时，需对大语言模型输入中的提示词进行不断优化调...
【技术特征摘要】
1.一种基于大语言模型的专业推荐知识图谱构建方法，其特征在于，步骤如下：
2.如权利要求1所述的基于大语言模型的专业推荐知识图谱构建方法，其特征在于，所述专业所需性格品质描述文本、职业所需性格品质描述文本、性格测试结果对应的性格品质描述文本均来源于百科网站的词条内容，且词条内容需要经过文本预处理使其满足实体抽取的输入要求；所述性格测试为mbti测试、霍兰德职业性格测试、多元智能测试中的一种或多种。
3.如权利要求1所述的基于大语言模型的专业推荐知识图谱构建方法，其特征在于，所述s2中构建实体抽取模型时，需对大语言模型输入中的提示词进行不断优化调整，使其满足实体抽取任务，优化调整过程如下：
4.如权利要求2所述的基于大语言模型的专业推荐知识图谱构建方法，其特征在于，输入大语言模型的描述文本需要预先利用大语言模型进行文档结构标记，利用大语言模型在处理海量数据上的优势，通过构造提示词让大语言模型根据从属关系来确定词条内容中的文本级别并进行标注，其中词条内容中的正文被标注为0级，词条内容中的第n级标题被对应标...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘良池，谌志群，王荣波，黄孝喜，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。