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基于大语言模型的事件常识知识图谱扩展方法

目录

基于大语言模型的事件常识知识图谱扩展方法(1) 4

一、内容综述 4

1.1背景与意义 4

1.2研究目的与目标 4

1.3文献综述 5

1.4本文结构 5

二、相关技术回顾 6

2.1大语言模型概述 7

2.2常识知识图谱介绍 7

2.3事件常识知识图谱 8

2.4相关研究方法 10

三、基于大语言模型的事件常识知识图谱扩展方法 10

3.1方法概述 11

3.2数据收集与预处理 11

3.2.1数据来源 12

3.2.2数据清洗与标注 13

3.3基于预训练模型的知识提取 13

3.3.1预训练模型的选择 15

3.3.2知识抽取策略 16

3.4特定领域事件知识的增强 17

3.4.1特征工程 18

3.4.2特定领域数据的引入 19

3.5知识图谱的质量评估 20

3.5.1质量评估指标 21

3.5.2实验设计与结果分析 22

四、实验与结果 23

4.1实验环境搭建 23

4.2实验数据集 24

4.3实验流程与步骤 24

4.4实验结果与讨论 24

4.4.1知识抽取准确率 25

4.4.2图谱质量评估 25

4.4.3性能对比分析 26

五、结论与未来工作 27

5.1主要发现总结 28

5.2局限性与挑战 28

5.3未来研究方向 29

5.4应用前景展望 30

基于大语言模型的事件常识知识图谱扩展方法(2) 30

一、内容概要 30

1.1研究背景 30

1.2研究意义 31

1.3研究内容与方法 32

二、相关工作综述 32

2.1基于大语言模型的事件理解 33

2.2常识知识在事件理解中的应用 33

2.3当前研究存在的问题 34

三、事件常识知识图谱扩展方法设计 35

3.1数据预处理 35

3.2常识知识获取 36

3.3常识知识融合模型设计 37

3.4实验设计与评估指标 37

四、实验与结果分析 38

4.1实验设置 39

4.2结果展示 39

4.3结果讨论 40

五、结论与展望 40

5.1主要结论 41

5.2可能的未来研究方向 41

基于大语言模型的事件常识知识图谱扩展方法(1)

一、内容综述

首先，文献回顾部分会总结当前已有的基于事件的知识图谱构建和扩展方法。这些

方法通常依赖于规则匹配、数据清洗、实体识别、关系抽取等传统技术手段，尽管在某些情况下能够取得较好的效果，但受限于规则复杂度和数据预处理的局限性，难以应对不断增长的事件类型和复杂的语义理解需求。

其次，研究背景部分将分析现有知识图谱存在的问题，如事件类型覆盖不全、事件间关系表达不足以及知识图谱更新效率低等问题。这些问题限制了知识图谱的实际应用价值，特别是在复杂多变的社会和商业环境中。

1.1背景与意义

1.背景与意义

随着信息技术的快速发展，互联网上的信息呈现爆炸式增长，大量的文本数据中包含丰富的事件信息。事件常识知识图谱作为一种重要的知识表示方式，能够结构化地描述现实世界中的事件及其关联关系，对于智能问答、推荐系统、决策支持等领域具有重要意义。然而，事件常识知识图谱的构建面临诸多挑战，如事件抽取的准确度、事件实体关系的识别与推理等。

1.2研究目的与目标

1.知识图谱扩展：构建一个能够自动从大规模文本数据中提取事件信息的知识图谱扩展工具，以丰富现有事件知识图谱的内容，提高其全面性和准确性。

2.智能化推理：通过扩展后的知识图谱，实现基于事件和常识的智能化推理，为用

户提供更精准的信息检索、问答服务和决策支持。

3.评估与优化：建立一套科学合理的评估体系，对扩展方法的效果进行评估，并根据评估结果不断优化模型，提高知识图谱扩展的效率和准确性。

通过实现上述目标，本研究将有助于推动事件知识图谱在信息检索、智能问答、知识服务等领域的发展，为构建智能化、个性化的信息处理系统提供有力支持。

1.3文献综述

尽管现有工作在一定程度上解决了知识图谱扩展的问题，但仍存在一些