摘要
群体突发公共事件通过知识图谱的形式进行表示,可简化复杂事件的发展脉络,从而更直观地表示事件演化路径。通过大语言模型,实现知识图谱的逻辑推理及实体泛化,有效解决了传统深度学习构建图谱时对大量数据集的依赖及推理泛化问题。该文基于Django框架及大语言模型API,开发了一个稳定且高效的知识图谱自动化构建系统。系统通过大型语言模型对非结构化文本进行语义分析,实时提取事件本体信息,最终形成知识图谱。根据系统功能要素,提出了应用层、数据加载层、模型管理层、渲染控制层等架构设计,成功实现了图谱的多轮可视化抽取及持久化存储,为非结构化文本的图谱抽取提供了一种可行性方案。
出处
《电脑知识与技术》
2025年第3期6-8,11,共4页
Computer Knowledge and Technology
基金
国家社科基金一般项目“大数据背景下群体性突发公共事件应急决策模型与应用研究”(21BTJ026)
2023年国家级大学生创新创业训练项目“大语言模型背景下突发公共事件事理知识图谱自动构建研究”成果。
