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基于大語言模型的礦山事故知識圖譜構(gòu)建

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摘要：現(xiàn)有礦山領(lǐng)域知識圖譜構(gòu)建方法在預(yù)訓(xùn)練階段需要大量人工標(biāo)注的高質(zhì)量監(jiān)督數(shù)據(jù)，人力成本高且效率低。大語言模型（LLM）可在少量人工標(biāo)注的高質(zhì)量數(shù)據(jù)下顯著提高信息抽取的質(zhì)量且效率較高，然而LLM 結(jié)合Prompt 的方法會產(chǎn)生災(zāi)難性遺忘問題。針對上述問題，將圖結(jié)構(gòu)信息嵌入到Prompt 模板中，提出了圖結(jié)構(gòu)Prompt，通過在LLM 上嵌入圖結(jié)構(gòu)Prompt，實(shí)現(xiàn)基于LLM 的礦山事故知識圖譜高質(zhì)量構(gòu)建。（剩余11916字）

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