基于大语言模型的矿山事故知识图谱构建

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摘要：现有矿山领域知识图谱构建方法在预训练阶段需要大量人工标注的高质量监督数据，人力成本高且效率低。大语言模型（LLM）可在少量人工标注的高质量数据下显著提高信息抽取的质量且效率较高，然而LLM 结合Prompt 的方法会产生灾难性遗忘问题。针对上述问题，将图结构信息嵌入到Prompt 模板中，提出了图结构Prompt，通过在LLM 上嵌入图结构Prompt，实现基于LLM 的矿山事故知识图谱高质量构建。（剩余11916字）

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