ChatGPT技术与知识图谱问答系统的结合方法与效果评估.docx
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2023-09-02
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ChatGPT 技术与知识图谱问答系统的结合方
法与效果评估
近年来，随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理领域也取得了长足的进
步。ChatGPT 是 OpenAI 在 2020 年发布的一项自然语言处理技术，它基于大规模
语言模型进行预训练，并能够用于生成自然语言。而知识图谱问答系统则是通过构
建知识图谱来回答用户的提问。将 ChatGPT 技术与知识图谱问答系统结合起来，
不仅可以提高问答系统的准确性和时效性，还能够为用户提供更加个性化的交互体
验。
一、结合方法
ChatGPT 技术与知识图谱问答系统的结合方法可以分为两个步骤：预处理和后
处理。
预处理阶段，我们首先使用知识图谱构建工具，将相关领域的知识整理成一个
结构化数据集。这个数据集包括实体、关系和属性等信息。然后，我们可以使用
ChatGPT 技术对这个数据集进行预训练，以便模型能够理解和生成与知识图谱相关
的文本。在预训练过程中，我们可以通过生成问答对的方式，将知识图谱中的问题
与答案进行配对，以便模型学习生成准确的答案。
后处理阶段，当用户提问时，系统会首先将问题转化为知识图谱查询语句。然
后，我们可以将这个查询语句输入到知识图谱问答系统中，以得到精确的答案。接
下来，我们可以将这个答案与 ChatGPT 生成的文本进行对比，从而选择最合适的
答案。如果 ChatGPT 生成的答案更为准确，那么系统会直接返回 ChatGPT 生成的
答案，否则会返回知识图谱问答系统的答案。
二、效果评估
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