| 周贞云,金江威.融合大语言模型的标准知识图谱构建与应用——以医疗器械为例[J].情报工程,2025,11(5):013-021 |
| 融合大语言模型的标准知识图谱构建与应用——以医疗器械为例 |
| Standard Knowledge Graph Construction and Application Integrated with LLM: A Case Study of Medical Devices |
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| DOI： |
| 中文关键词: 标准管理；知识图谱；知识组织；大语言模型；医疗器械 |
| 英文关键词: Standards Management; Knowledge Graph; Knowledge Organization; Large Language Model; Medical Device |
| 基金项目:浙江省科学技术厅技术开发项目“基于图技术的科教评价信息资源开发与管理”（KYH263123010M）。 |
| 作者 | 单位 | | 周贞云 | 1. 杭州电子科技大学图技术与数字化联合实验室 杭州 310018；2. 杭州电子科技大学中国科教评价研究院 杭州 310018 | | 金江威 | 1. 杭州电子科技大学图技术与数字化联合实验室 杭州 310018；2. 杭州电子科技大学中国科教评价研究院 杭州 310018 |
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| 中文摘要: |
| [目的/意义] 标准数字化浪潮席卷各行业，针对现有标准知识图谱的技术手段已无法满足日益增长的知识处理需求，亟须探索标准文献知识图谱与大模型等新兴技术结合的路径。[方法/过程] 以医疗器械为例，通过对比各类型元数据、分析标准结构完成模式层构建，融合规则与大语言模型完成数据层构建，并结合大语言模型探究知识图谱应用。[局限] 在知识图谱的构建过程中，对于重复知识以及需要进行消歧处理的部分，缺乏高效的知识工作机制。[结果/ 结论]提出含29 类实体、19 类关系的本体，提出融合规则与大语言模型的知识抽取方法，构建了含354548个实体、434484条关系的知识图谱，并探究验证图谱的标准知识检索与分析功能，展现出大语言模型融合标准知识图谱在提升标准数字化水平方面的独特优势。 |
| 英文摘要: |
| [Objective/Significance] As standard digitalization expands across industries, existing standard knowledge graph techniques struggle to meet growing demands, necessitating integration with emerging technologies such as the large language model (LLM). [Methods/Processes] Using medical devices as an example, this study constructs the pattern layer by comparing various types of metadata and standard structures, then combines rules and LLMs to build the data layer, exploring LLMenhanced knowledge graph applications. [Limitations] The construction process lacks efficient mechanisms for handling repetitive or ambiguous knowledge. [Results/Conclusions] The proposed ontology includes 29 entity types and 19 relationship types. A hybrid rule-LLM extraction method builds a knowledge graph with 354548 entities and 434484 relationships. The functionality of the graph for standard knowledge retrieval and analysis was investigated and verified. Experiments confirm the unique advantages of combining LLMs with standard knowledge graphs in improving standard digitalization. |
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