大语言模型融合知识图谱的问答系统研究

知识图谱作为一种能够整合海量数据的新型知识表示形式，被广泛应用于自然语言处理领域。知识图谱问答系统通过构建实体关系图谱，实现用户问题的准确理解。本文以此为研究目标，研究了基于知识图谱问答的大语言模型、基于知识图谱的实体识别和关系抽取等关键技术，并在此基础上构建了一套完整的基于大语言模型和知识图谱融合的问答系统，实现了对复杂问题的准确理解。

知识图谱问答系统

随着信息技术的快速发展，自然语言处理技术不断发展，通过文本理解、信息抽取等方法，能够为用户提供准确、有效的答案。同时，随着数据量的增加，如何利用有效数据对自然语言处理进行优化也成为目前研究的热点。知识图谱作为一种新型知识表示形式，能够有效整合海量数据，具有很高的价值。本文以知识图谱问答系统为研究目标，采用自然语言处理技术对大语言模型进行优化，并在此基础上构建了基于大语言模型和知识图谱融合的问答系统。

相关工作

关于大语言模型融合知识图谱问答的相关工作，其中主要涉及到两方面内容：

1)在大语言模型的基础上融合知识图谱，利用知识图谱来理解问题；

2)在基于知识图谱的实体识别和关系抽取的基础上，利用大语言模型对实体进行分类，再利用实体类别之间的关系来预测问题答案。这些工作主要分为两类，分别是基于实体和关系分类的模型融合方法和基于知识图谱和分类融合的模型融合方法。

问题描述

1.问题描述：用户在给定问题时，希望得到的答案是一个具体的、准确的，并且不需要用户提供过多的信息，能够解决用户在实际工作中遇到的问题。本文以用户问题“如何提高自己工作效率？”为例，提出一种大语言模型与知识图谱融合的问答系统。

2.问答任务：本文将通过构建基于知识图谱的实体关系图谱，实现对用户问题的准确理解。

3.数据集构建：本文将使用 BERT预训练语言模型，并在 BERT基础上引入知识图谱中的实体信息，构建基于知识图谱的问答数据集。

4.模型训练：本文将使用BiLSTM-CRF模型对所构建的大语言模型进行训练，以提升问答系统的性能。

悦数图数据库以其优良的图技术，为大语言模型注入了万亿级的丰富上下文，使得模型在回答问题时能够更准确地理解并回应，真正达到了企业级的应用效果。这一突破不仅降低了企业应用大语言模型的费用和时间成本，更通过深度整合上下文理解，让模型的回答变得更为准确和透明可解释。结合当前大语言模型融合知识图谱的问答系统研究，悦数图数据库所展现出的潜力和价值无疑将引领行业进入一个全新的发展阶段，推动大语言模型与知识图谱的深度融合，为企业创造更多价值，开启智能问答的新篇章。