基於大語言模型與知識圖譜的知識咨詢智能服務

喬楊，女，鄭州輕工業大學副研究館員，長期從事高校圖書館情報服務、數字資源建設工作，主要研究方向為情報分析、學科咨詢服務及智慧圖書館資源體系建設。主持或參與省部級科研項目多項，發表專業論文十余篇，致力於推動知識服務創新與教學科研支撐能力提升並積累了豐富經驗。

前言
第1章 知識咨詢智能服務概述
1.1 知識服務的定義與發展
1.1.1 知識服務的基本概念
1.1.2 知識服務的核心要素
1.1.3 知識服務與信息服務的關系
1.1.4 知識服務的發展歷程
1.2 咨詢智能服務的內涵與發展
1.2.1 咨詢智能服務的定義
1.2.2 咨詢智能服務的核心特點
1.2.3 咨詢智能服務與傳統咨詢服務的差異
1.2.4 咨詢智能服務的發展階段
1.3 大語言模型與知識圖譜在知識咨詢智能服務中的作用
1.3.1 大語言模型在知識咨詢智能服務中的核心作用
1.3.2 知識圖譜在知識咨詢智能服務中的基礎作用
1.3.3 大語言模型與知識圖譜的協同機制
第2章 知識圖譜構建與管理
2.1 知識圖譜的基本概念與特點
2.1.1 知識圖譜的基本概念
2.1.2 知識圖譜與實體、關系和屬性
2.1.3 知識圖譜的特點
2.2 知識表示與存儲方法
2.2.1 知識表示方法
2.2.2 RDF與OWL標準語言
2.2.3 圖數據庫與三元組存儲
2.2.4 知識圖譜的索引與查詢優化
2.2.5 數據一致性與完整性維護
2.3 知識圖譜的質量評估
2.3.1 準確性與完整性評估
2.3.2 一致性與冗余性檢測
2.3.3 工具介紹
2.4 農業典型知識圖譜的構建
2.4.1 構建與管理過程中的挑戰與機遇
2.4.2 農業知識圖譜構建與個性化推薦
2.4.3 實驗數據結果分析
第3章 實體關系抽取方法
3.1 基於規則的實體關系抽取方法
3.2 基於機器學習的實體抽取方法
3.3 基於深度學習的實體抽取方法
3.4 基於監督學習的實體抽取方法
3.5 實體關系抽取流程
3.5.1 文本預處理
3.5.2 文本向量化表示
3.5.3 長短期記憶網絡
3.5.4 圖卷積網絡
3.5.5 註意力機制
3.6 融合關系註意力和文本差異特征的實體抽取
3.6.1 嵌入層
3.6.2 Bi-GRU層
3.6.3 WGCN層
3.6.4 特征融合層
第4章 大語言模型基本原理及應用
4.1 大語言模型的概念與發展歷程
4.1.1 大語言模型的定義與核心特征
4.1.2 大語言模型的發展階段
4.1.3 知識智能服務驅動下的大語言模型演進趨勢
4.2 大語言模型的核心架構與技術原理
4.2.1 Transformer架構及其知識處理適配性
4.2.2 預訓練與微調機制在知識服務中的應用
4.2.3 註意力機制與知識權重分配
4.3 大語言模型的訓練與優化技術
4.3.1 訓練數據的構建與知識質量控制
4.3.2 訓練過程中的知識習得機制
4.3.3 模型壓縮與知識保留平衡策略
4.4 大語言模型在知識智能服務中的核心能力
4.4.1 知識理解能力
4.4.2 知識生成能力
4.4.3 知識推理能力
第5章 大語言模型與知識圖譜的融合機制
5.1 大語言模型與知識圖譜融合的理論基礎
5.1.1 大語言模型與知識圖譜的認知互補性
5.1.2 知識表示的理論對齊
5.1.3 動態知識檢索增強機制
5.1.4 知識蒸餾的理論約束
5.1.5 覆雜系統理論下的協同效應
5.1.6 農業領域的特殊適應性
5.2 知識圖譜輔助大語言模型訓練的方法
5.2.1 知識圖譜與大語言模型結合的基礎原理
5.2.2 知識圖譜輔助大語言模型預訓練
5.2.3 知識圖譜引導大語言模型微調
5.2.4 知識圖譜增強大語言模型推理能力
5.3 大語言模型賦能知識圖譜推理的路徑
5.3.1 大語言模型與知識圖譜推理結合的基礎原理
5.3.2 大語言模型驅動的知識圖譜構建與補全
5.3.3 大語言模型增強的知識圖譜推理機制
5.4 融合模型的性能評估指標與方法
5.4.1 融合模型的核心評估指標
5.4.2 融合模型的評估方法
5.4.3 評估工具與平臺選擇
第6章 基於本體的農業信息知識服務個性化推薦模型設計和實現
6.1 理論與方法
6.1.1 相關概念
6.1.2 用戶畫像理論與方法
6.1.3 文本分類算法
6.1.4 個性化推薦
6.2 農業信息知識服務平臺用戶畫像模型構建
6.2.1 用戶訴求模型構建
6.2.2 基於情感字典的用戶訴求情感識別
6.2.3 用戶興趣度模型
6.2.4 實驗結果與分析
6.3 基於本體的農業信息知識服務個性化推薦模型設計
6.3.1 基於BERT的預訓練向量構建
6.3.2 融合BERT與BiLSTM+CRF實體識別
6.4 基於本體的農業信息知識服務個性化推薦模型實現
6.4.1 系統總體設計
6.4.2 系統功能模塊
6.4.3 系統界面展示
第7章 大語言模型在知識智能服務中的應用
7.1 大語言模型與知識圖譜
7.1.1 知識互補
7.1.2 技術融合
7.1.3 知識圖譜增強方法來減少大語言模型中的幻覺方法
7.2 大語言模型在自然語言處理知識服務中的應用
7.2.1 知識問答系統
7.2.2 知識問答系統分類
7.2.3 知識問答核心技術模塊
7.3 大語言模型在多