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基于ChatGPT API和提示词工程的专利知识图谱构建 被引量：10
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作者 张玲玲 黄务兰 《情报杂志》 北大核心 2025年第3期180-187,共8页
[研究目的]在信息爆炸的时代背景下,专利数据的快速增长为知识管理和分析带来了新的挑战。该文旨在探讨利用ChatGPT从专利摘要中抽取信息,构建专利知识图谱,以提升知识管理和分析的效率和准确性。[研究方法]从中国知网专利数据库选取了... [研究目的]在信息爆炸的时代背景下,专利数据的快速增长为知识管理和分析带来了新的挑战。该文旨在探讨利用ChatGPT从专利摘要中抽取信息,构建专利知识图谱,以提升知识管理和分析的效率和准确性。[研究方法]从中国知网专利数据库选取了智能驾驶领域的专利摘要,利用ChatGPT进行信息抽取。为实现高效批量处理,采用了ChatGPT API接口与模型进行交互。为确保信息抽取的准确性,多次迭代和优化提示词,设计了系统消息、助手消息及用户消息三种角色,通过模拟对话场景,引导模型精确抽取实体与关系。[研究结果/结论]研究结果表明,ChatGPT成功从1126份专利摘要中提取了丰富的五元组信息,并以此为基础构建了专利知识图谱。与传统方法如Bert2Keras相比,ChatGPT在精确率、召回率及F1值等关键指标上均表现出明显优势,分别达到了88.2%、88.3%和88.3%,远超Bert2Keras的34.7%、9%和14.6%。最后,利用抽取的实体关系和Neo4j技术,成功地构建了知识图谱并完成了可视化展示,便于通过Cypher语句进行查询操作。该研究不仅证实了ChatGPT在专利知识图谱构建中的可行性,也为其在知识产权管理、技术研发及竞争情报分析等方面的智能化应用奠定了基础。 展开更多
关键词 chatgpt api 提示词工程 专利知识图谱 实体关系抽取 智能驾驶
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