大模型与LoRA技术在东北抗联红色人物知识图谱构建中的应用探索.docxVIP

大模型与LoRA技术在东北抗联红色人物知识图谱构建中的应用探索

目录

一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1.1东北抗联概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1.2红色人物知识图谱的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

二、知识图谱技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1知识图谱定义及发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2知识图谱构建技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2.1实体识别与关系抽取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.2.2知识融合与推理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

三、大模型在知识图谱构建中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1大模型技术介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.2大模型在知识图谱构建中的优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.2.1高效数据处理能力．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.2.2强大的学习能力与泛化能力．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

四、LoRA技术在知识图谱构建中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.1LoRA技术简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.2LoRA技术在知识图谱构建中的具体应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.2.1人物关系挖掘．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.2.2知识图谱的增量更新与动态维护．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

五、东北抗联红色人物知识图谱构建实践．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.1数据收集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.1.1数据来源及筛选标准．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.1.2数据预处理流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.2知识图谱构建过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

5.2.1实体识别与关系抽取实践．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

5.2.2知识融合与推理技术应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

5.3大模型与LoRA技术的结合应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

5.3.1利用大模型进行数据处理与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

5.3.2利用LoRA技术进行关系挖掘与动态维护．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

六、结果分析与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

6.1知识图谱构建结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

6.2知识图谱应用效果评估方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

七、总结与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

一、内容概览

本文旨在探索大模型与LoRA技术在东北抗联红色人物知识内容谱构建中的应用。通过运用先进的机器学习算法和大规模数据处理技术，对东北抗联时期的红色人物信息进行系统化梳理和整合，以形成全面、准确的知识内容谱。本文主要分为以下几个部分：

背景介绍：简要介绍东北抗联的背景及红色人物知识内容谱构建的重要性。

技术概述：详细阐述大模型和LoRA技术的原理、特点及其在知识内容谱构建中的应用优势。

数据收集与处理：讨论在构建知识内容谱过程中，如何收集、整合、清洗和标注