摘要
本发明涉及数据模型构建技术领域,且公开了一种基于大模型的知识图谱构建方法,包括:对数据库中的数据进行语料收集和领域划分,判断每个词语在每个领域内的含义,判断每个词语在每个领域内是否存在特殊含义,对标记词语进行检验分析,生成一级知识图谱,并分析词语在领域内的重要程度,生成二级知识图谱,该基于大模型的知识图谱构建方法,实现对不同领域知识的系统化整合与展示,提升知识的组织和管理效率,精准分析词语在不同领域的语义和特殊含义,提高知识图谱的准确性和可靠性,增强知识图谱中信息的可靠性和权威性,实现知识图谱的个性化展示,满足不同层次用户的需求,提升用户体验帮助用户快速获取所需信息,提高工作效率。
技术关键词
词语
知识图谱构建方法
语义向量
概念
节点
生成标记信息
定义
文本
关系
关键词
身份
术语
特征选择算法
代表
偏差
词向量模型
频率
系统为您推荐了相关专利信息
数据聚类方法
多模态
进化算法
生成超像素
近邻算法
判断挖掘机
历史轨迹数据
风险预警方法
解码器模型
风险预警装置
路径规划方法
交通监控系统
车载传感器
深度强化学习
时间同步
电力工作票
校验模型
语义理解模型
依赖关系缺失
校验方法