基于大语言模型知识扩展融合的专家匹配方法及系统

本发明公开了一种基于大语言模型知识扩展融合的专家匹配方法及系统。首先，采集专家基本信息，经由预训练大语言模型增强，获取专家扩展信息；随后，整合基本信息与扩展信息，利用RoBerta与知识图谱预训练模型分析并融合，形成专家融合表征。依据企业技术需求，通过大语言模型拓展需求细节，结合技术需求与企业信息的表征分析，产生技术需求融合表征。最后，对专家进行关键词相关性筛选，缩小匹配范围，对比专家与需求的融合表征，计算相似度并排序，并推荐出相关匹配专家。通过本发明，能够有效对外部专家信息进行技能匹配分析，并基于技术需求的语义分析与专家匹配，提升专家匹配精度和推荐效果。