一种基于大模型的图谱更新方法、装置、电子设备及介质

本申请提出一种基于大模型的图谱更新方法、装置、电子设备及介质，利用自然语言处理模型从大规模文本数据中提取信息，主要包括数据收集预处理、实体抽取、关系抽取、图谱更新、模型评估与迭代等步骤。方法综合运用自动化爬虫技术、多语言文本处理、迁移学习、视觉数据辅助实体抽取、基于预训练语言模型的关系抽取等技术，实现了图谱的时效性、多语言适应性、模型泛化能力提升、抽取准确性提高等多项有益效果。通过增量式更新策略、动态学习系统、用户反馈数据、冲突解决策略等手段，优化了图谱更新和持续优化过程。综上所述，该方法显著提升了图谱的准确性、完整性和用户友好性，同时降低了对标注数据的依赖，提高了整体计算效率和模型泛化能力。