计算机科学与探索

作者：刘华瑞, 雒伟群, 张兆基

单位：西藏民族大学 网络空间安全学院，陕西 咸阳 712000

关键词：大语言模型,知识图谱,信息抽取,唐蕃古道,文物数字化

基金：国家社会科学基金（22BMZ072）；西藏自治区文物局项目（藏文物办字[2024]243号）。

针对文物领域多源异构数据整合困难，以及传统知识抽取方法依赖人工标注、自动化程度低等问题，提出一种基于大语言模型的文物知识图谱构建方法。融合领域专家知识与文物行业标准，构建涵盖文物核心概念及其关系的知识本体，系统定义其时空属性、文化属性和物理特征，以及文物间的关联关系，形成多维度结构化的知识框架。设计多阶段任务分解的联合抽取策略，利用大语言模型的语义理解与生成能力，将知识抽取拆解为“实体属性提取”与“三元组抽取”两个子任务，并通过提示工程引导模型逐步完成。同时，引入多维度校验机制，从逻辑一致性、领域规范性和事实准确性等三方面对生成的三元组进行验证，确保知识图谱的专业性与可靠性。实验表明，DeepSeek-R1模型在抽取任务中F1值达86.25%，较BERT-BiLSTM-CRF模型提升3.13个百分点；消融实验也验证了各模块的有效性。该方法为文物数字化保护与跨学科研究提供了高效、自动化的技术支撑。

来源：2026年第3期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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