基于知识图谱的语料库实体提取模型调整方法及系统

本申请提供基于知识图谱的语料库实体提取模型调整方法及系统，采用知识图谱提供数据训练大参数通用大语言模型，并以此数据用于对比评估训练成果的准确程度。随后通过大参数通用大语言模型生产语料为调整小参数通用大语言模型服务，且二次利用从知识图谱导出的数据，对调整后的小参数通用大语言模型进行评估，用于筛选出优质的小参数通用大语言模型以投入使用。该调整方法使得小参数通用大语言模型具备较高的实体与关系的提取能力，同时不依赖于大量算力，可降低数据成本，并解决模型通用性差与任务完成质量不佳的问题。