一种基于大语言模型的教材知识图谱分层次自动生成方法

本发明提供了一种基于大语言模型的教材知识图谱分层次自动生成方法，属于知识图谱技术领域，通过对Qwen2.5模型进行定制化微调，更好地对教材进行自然语言理解，准确抽取知识点之间的逻辑关系并总结每个知识点的属性描述，使得生成的知识图谱能够清晰呈现教材涉及的知识点、知识点之间的关系以及知识点属性；通过设计分层次抽取流程实现粗细粒度控制，利用目录结构和分段策略逐步抽取目录、实体、关系和属性，确保能够直接抽取教师教学中直接能用的知识点，规避知识点抽取时将与教学无关的命名实体抽取出来的问题；通过设计详细且严格的抽取指令，约束抽取范围保证属性与实体的强语义绑定，使得模型更好地理解任务要求从而在抽取过程中减少偏差。