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20.
大语言模型驱动的《活计档》知识图谱构建
隋安 童永生 高宁
信息资源管理学报
2026, 16 (1):
116-130.
DOI: 10.13365/j.jirm.2026.01.116
通过构建清雍正造办处档案的知识图谱,系统化整理《活计档》中的造物信息,打破传统研究的碎片化局限,为清代宫廷造物研究提供新的视角和方法论支持。研究采用大语言模型和提示词工程技术,通过多次迭代和优化提示词,结合人工校对,最后将数据储存于Neo4j图数据库中,实现了《活计档》中非结构化数据的自动提取与知识图谱构建。结果表明,DeepSeek-V3在各项指标中均超越其他大语言模型,综合性能显著领先。本文的方法能够高效精准地提取实体、属性和关系,生成的知识图谱清晰呈现了清雍正造办处档案的组织结构、制作流程及帝王审美偏好等知识关联,提出的“LLM+提示词工程”在解决古籍文本自动提取问题中展现出可迁移性,可为其他古籍知识抽取提供参考与借鉴,实现古籍信息的结构化与可视化,为清代宫廷造物研究提供系统化的知识共享平台。
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