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摘要：本发明公开了一种基于大语言模型的垂直领域实体扩充方法和装置，包括：基于收集的开源数据文本构建包括头实体、关系和尾实体的知识图谱三元组及其来源文本语句；输入大模型生成尾实体的解释，选取部分包括尾实体及其解释的词条输入大语言模型并结合人工判断进行辅助分类并对词条进行打标；将采集的非实体中性词汇、标准垂直领域实体、标准非垂直领域实体、以及打标的词条转换为嵌入特征向量输入垂直领域实体分类模型进行训练；将未打标的词条转换为嵌入特征向量输入训练好的垂直领域实体分类模型进行判断，将所有确认为垂直领域实体的尾实体添加到垂直领域实体库中。本发明能高质高效地更新垂直领域实体库，显著提升垂直领域实体库的广度和质量。
主权项：1.一种基于大语言模型的垂直领域实体扩充方法，其特征在于，包括以下步骤：利用大语言模型基于收集的开源数据文本构建包括头实体、关系和尾实体的知识图谱三元组，并记录每个三元组的来源文本语句；将三元组及其来源文本语句输入大语言模型生成尾实体的解释，选取部分包括尾实体及其解释的词条输入大语言模型并结合人工判断进行尾实体是否为垂直领域实体的辅助分类，根据分类结果对词条进行打标；将采集到的开源百科数据中的非实体中性词汇、标准垂直领域实体、标准非垂直领域实体、以及打标的词条转换为嵌入特征向量，将嵌入特征向量输入垂直领域实体分类模型进行分类任务训练；将未打标的词条转换为嵌入特征向量后输入训练好的垂直领域实体分类模型，判断词条中的尾实体是否为垂直领域实体，将打标的词条和未打标的词条中确认为垂直领域实体的尾实体添加到垂直领域实体库中。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 之江实验室 基于大语言模型的垂直领域实体扩充方法和装置
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