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基于细粒度知识图谱检索增强生成的提示学习研究

目录

内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.1.1知识图谱的发展与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.1.2检索增强技术的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.1.3提示学习技术的提出与进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.2研究目标与问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.2.1研究目标概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.2.2主要研究问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.3研究方法与数据来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

1.3.1研究方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

1.3.2数据来源与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

相关工作综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.1知识图谱的研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.1.1知识表示方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.1.2知识抽取与融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.1.3知识图谱的应用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.2检索增强技术研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

2.2.1检索算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.2.2检索增强技术分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.2.3检索增强效果评估方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.3提示学习技术研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

2.3.1提示学习模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

2.3.2现有模型对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

2.3.3提示学习技术的挑战与机遇．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

细粒度知识图谱的构建与表示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

3.1细粒度知识的定义与特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.1.1细粒度知识的概念解析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

3.1.2细粒度知识的特点分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

3.2细粒度知识图谱的构建方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

3.2.1知识源选择与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

3.2.2知识抽取与整合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

3.2.3细粒度知识图谱的存储与管理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

3.3细粒度知识图谱的表示方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

3.3.1本体建模方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

3.3.2语义相似度计算方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

3.3.3细粒度知识图谱的可视化展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

细粒度知识图谱的查询处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

4.1细粒度知识图谱的查询策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

4.1.1查询语言与查