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申请/专利权人：四川易利数字城市科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于神经网络裁剪知识图谱的场景化供需对接方法，属于数据挖掘技术领域，包括：获取文本数据并进行预处理，利用ChatGLM大语言模型预处理的文本数据进行关键字的提取，并根据预定义的关系进行分类，得到关键字‑关系‑关键字的知识图谱；利用自定义BERT语言模型根据输入的查询关键字对知识图谱进行裁剪，得到精简的知识图谱，完成知识图谱的场景化供需对接。本发明利用ChatGLM大语言模型和自定义BERT语言模型创建知识图谱并进行裁剪，能够有效滤除冗余或不相关的内容，确保数据的相关性和准确性，提高数据处理效率和数据要素的准确性，为数据交易提供可靠的决策支持，实现数据供需双方的精准匹配。
主权项：1.一种基于神经网络裁剪知识图谱的场景化供需对接方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取文本数据并进行预处理，得到预处理文本数据集；S2：根据预处理文本数据集，利用ChatGLM大语言模型进行关键字的提取，得到预处理文本数据集的关键字集合；S3：根据预处理文本数据集的关键字集合，利用ChatGLM大语言模型按照预定义的关系进行分类处理，得到关键字-关系-关键字的知识图谱；S4：输入查询关键字至预训练的自定义BERT语言模型，利用预训练的自定义BERT语言模型对关键字-关系-关键字的知识图谱进行裁剪，得到精简的知识图谱，完成知识图谱的场景化供需对接；所述S2的具体步骤如下：S201：将预处理的文本数据集转换为ChatGLM大语言模型的标准输入格式；S202：创建HTTPPOST请求，所述HTTPPOST请求包括头部信息和请求体，所述请求体包括文本数据集；S203：将所述HTTPPOST请求，发送至ChatGLM大语言模型；S204：接收ChatGLM大语言模型根据所述HTTPPOST请求返回的响应，并进行解析以及去重，得到关键字集合。
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百度查询： 四川易利数字城市科技有限公司 一种基于神经网络裁剪知识图谱的场景化供需对接方法
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