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题名融合知识图谱和大模型的高校科研管理问答系统设计
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作者
王永
秦嘉俊
黄有锐
邓江洲
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机构
重庆邮电大学电子商务与现代物流重点实验室
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出处
《计算机科学与探索》
北大核心
2025年第1期107-117,共11页
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基金
国家自然科学基金(62272077,72301050)
重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJQN202300605,KJZD-M202400604)。
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文摘
科研管理是高校管理中的重要组成部分,但现有的科研管理系统难以满足用户的个性化需求。以高校科研管理向智能化转型为需求导向,将知识图谱、传统模型和大语言模型相结合,共同构建新一代高校科研管理问答系统。采集科研知识用于构建科研知识图谱。利用同时进行意图分类和实体提取的多任务模型进行语义解析。借助解析结果来生成查询语句,并从知识图谱中检索信息来回复常规问题。将大语言模型与知识图谱相结合,以辅助处理开放性问题。在意图和实体具有关联的数据集上的实验结果表明,采用的多任务模型在意图分类和实体识别任务上的F1值分别为0.958和0.937,优于其他对比模型和单任务模型。Cypher生成测试表明了自定义Prompt在激发大语言模型涌现能力方面的成效,利用大语言模型实现文本生成Cypher的准确率达到85.8%,有效处理了基于知识图谱的开放性问题。采用知识图谱、传统模型和大语言模型搭建的问答系统的准确性为0.935,很好地满足了智能问答的需求。
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关键词
知识图谱
多任务模型
意图分类
命名实体识别
大语言模型
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Keywords
knowledge graph
multi-task model
intent classification
named entity recognition
large language models
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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