一种基于知识图谱和大语言模型的后续问题生成方法

本发明公开了一种基于知识图谱和大语言模型的后续问题生成方法，主要用于在对话系统中生成后续问题，帮助用户探索信息并提供更好的用户体验。本发明对于给定的历史问答信息，首先进行意图识别，扩展相关背景知识，从对话中提取关键词，并构造查询以检索最相关的维基百科页面。接下来，本发明以页面对应的实体为中心构建实时知识图谱。然后，基于节点重要性和相关度两个维度选出与当前对话最相关的节点，从而确定需要引入的外部背景知识。这使得模型可以访问更广泛的知识资源，提高所生成问题的深度和相关度。最后，本发明设计了一个知识融合操作，通过指示大语言模型基于上下文继续编写先前获取的外部维基百科知识，进一步增强模型对上下文的理解和认知，指导后续问题生成。一系列实验表明，本发明方法在后续问题生成任务上具有较高的整体性能，可以生成信息更丰富、认知复杂度更高的问题，并有助于将对话推向更深层次。