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申请/专利权人：昆明理工大学;云南锡业股份有限公司锡业分公司
摘要：本发明公开一种基于先验知识和知识连接的知识图谱自动构建方法，属于自然语言处理领域。将构建知识图谱的相关主题信息保存为字符串，得到提示数据；根据提示数据从外部数据源检索文章段落并进行保存；分别注入标记、推理、认知、联想四个大语言模型智能体的提示模版；将注入后的提示模版、文章段落与特定任务需求输入至智能体，得到先验知识；将文章段落、先验知识以及预定义的对比提示文本输入知识连接大语言模型，得到和知识图谱主题相关的有效数据；以和知识图谱主题相关的有效数据及预定义的输入提示作为大语言模型自动代理框架的输入层，得到实体‑关系‑实体三元组，完成知识图谱构建。实现了高可靠性数据挖掘的知识图谱自动构建。
主权项：1.一种基于先验知识和知识连接的知识图谱自动构建方法，其特征在于：具体步骤为：Step1：将构建知识图谱的相关主题信息保存为字符串，得到提示数据；Step2：根据提示数据从外部数据源检索文章段落并进行保存；Step3：分别注入标记、推理、认知、联想四个大语言模型智能体的提示模版；Step4：将注入后的提示模版、文章段落与特定任务需求输入至上述四个大语言模型智能体，得到先验知识；Step5：将文章段落、先验知识以及预定义的对比提示文本输入知识连接大语言模型，得到和知识图谱主题相关的有效数据；Step6：以和知识图谱主题相关的有效数据及预定义的输入提示作为大语言模型自动代理框架的输入层，经由大语言模型多轮反馈，得到实体-关系-实体三元组，完成知识图谱的构建；Step5具体为：Step5.1：将文章段落作为抽取数据，先验知识作为参照数据；Step5.2：以预定义的对比提示文本作为提示指令，输入至知识连接大语言模型；Step5.3：根据提示指令，大语言模型以先验知识为标准，从文章段落中抽取相关先验知识的扩充信息；Step5.3：将先验知识与扩充信息进行知识整合，得到和知识图谱主题相关的有效数据。
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