摘" 要：隨著大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，大語(yǔ)言模型（Large Language Model， LLM）在知識(shí)挖掘、文檔整合等領(lǐng)域顯示出巨大的潛力。該文通過(guò)知識(shí)圖譜構(gòu)建、文本分類、信息檢索等方法，對(duì)大語(yǔ)言模型的架構(gòu)及其在不同場(chǎng)景下的應(yīng)用進(jìn)行探討，并對(duì)知識(shí)的提煉和整合進(jìn)行深入探討。研究如何提高多文檔協(xié)同處理的效率，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義的融合技術(shù)。并結(jié)合實(shí)際案例分析，展示大語(yǔ)言模型在復(fù)雜知識(shí)體系中的應(yīng)用效果，以供實(shí)際運(yùn)用大語(yǔ)言模型時(shí)參考。

關(guān)鍵詞：大語(yǔ)言模型；知識(shí)挖掘；文檔整合；自然語(yǔ)言處理；語(yǔ)義融合

中圖分類號(hào)：TP18" " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " 文章編號(hào)：2095-2945（2025）03-0100-04

Abstract： With the continuous development of big data and artificial intelligence technologies， big language models have shown great potential in fields such as knowledge mining and document integration. Through methods such as knowledge graph construction， text classification， and information retrieval， the architecture of large language models and their applications in different scenarios were explored， and in-depth discussions were conducted on the extraction and integration of knowledge. Research on how to improve the efficiency of collaborative processing of multiple documents through standardized structure and semantic fusion technology. And combined with practical case analysis， the application effect of big language models in complex knowledge systems was demonstrated， providing reference for the practical application of big language models.

Keywords： big language model; Knowledge mining; Document integration; Natural language processing; Semantic fusion

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，海量的信息資源為知識(shí)挖掘與文檔整合提供了豐富的素材，但也帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。如何將有價(jià)值的信息從大量的文字資料中提取出來(lái)，并加以有效地整合和利用，成為時(shí)下的關(guān)注熱點(diǎn)。憑借對(duì)自然語(yǔ)言的強(qiáng)大理解和生成能力，大語(yǔ)言模型（LLM）在這方面顯示出了巨大的潛力。通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)，大語(yǔ)言模型可以對(duì)自然語(yǔ)言進(jìn)行理解和生成，從而起到重要的知識(shí)挖掘和整合文檔的作用。本文旨在探討大語(yǔ)言模型在知識(shí)挖掘和文檔整合中的應(yīng)用，為相關(guān)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用提供技術(shù)參考。

1" 大語(yǔ)言模型的架構(gòu)與原理

大語(yǔ)言模型（Large Language Model， LLM）是一種基于深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理模型，通常采用Transformer模型。Transformer模型實(shí)現(xiàn)對(duì)文本的高效理解和生成，通過(guò)自注意力機(jī)制捕捉輸入序列中的長(zhǎng)距離依賴。Transformer模型由將輸入文字轉(zhuǎn)換為高維特征表示的編碼器和解碼器組成，而解碼器則根據(jù)這些特征生成輸出文字。自注意力機(jī)制通過(guò)計(jì)算每個(gè)詞與其他詞在輸入序列中的關(guān)聯(lián)程度，然后進(jìn)行加權(quán)求和，得到新的特征表示法，從而生成權(quán)重矩陣。這一過(guò)程可以用以下公式表示

式中：Q、K和V分別代表查詢、鍵和值矩陣，dk是鍵的維度。大語(yǔ)言模型可以通過(guò)多層堆疊的Transformer結(jié)構(gòu)來(lái)處理文字生成、翻譯和問(wèn)答等復(fù)雜的語(yǔ)言任務(wù)[1]。大語(yǔ)言模型通常在大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，通過(guò)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方式學(xué)習(xí)語(yǔ)言的一般表示，然后通過(guò)有監(jiān)督的微調(diào)任務(wù)適應(yīng)特定的應(yīng)用場(chǎng)景。

2" 知識(shí)挖掘的方法與技術(shù)

2.1" 知識(shí)圖譜構(gòu)建

2.1.1" 數(shù)據(jù)源選擇與處理

數(shù)據(jù)源選擇與處理是構(gòu)建知識(shí)圖譜的基礎(chǔ)步驟，關(guān)鍵是要選擇合適的數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)源主要包括結(jié)構(gòu)化資料（如資料庫(kù)及表格）、半結(jié)構(gòu)化資料（如XML及JSON檔案）及非結(jié)構(gòu)化資料（如文字及網(wǎng)頁(yè)）等。資料的權(quán)威性、完整性、及時(shí)性等都要在評(píng)選時(shí)考慮進(jìn)去。其次，資料處理涉及清洗、轉(zhuǎn)換、規(guī)范原始資料，以杜絕雜音及不連貫。具體步驟包括：對(duì)重復(fù)數(shù)據(jù)進(jìn)行清除，對(duì)錯(cuò)誤信息進(jìn)行校正，對(duì)缺失值進(jìn)行填補(bǔ)，對(duì)數(shù)據(jù)格式進(jìn)行統(tǒng)一。還需要對(duì)后續(xù)實(shí)體鏈接、關(guān)系提取等文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如分詞、詞性標(biāo)注、實(shí)體識(shí)別命名等。

2.1.2" 實(shí)體識(shí)別與關(guān)系抽取

實(shí)體識(shí)別與關(guān)系抽取是構(gòu)建知識(shí)圖譜的核心步驟。實(shí)體識(shí)別（NER）任務(wù)識(shí)別文本中的命名實(shí)體，如人名、地名、組織等，常用方法包括基于規(guī)則、統(tǒng)計(jì)和深度學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)方法，如雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）與條件隨機(jī)場(chǎng)（CRF）結(jié)合的BiLSTM-CRF模型，能夠提高識(shí)別準(zhǔn)確性。關(guān)系抽取則在識(shí)別實(shí)體后提取它們之間的關(guān)系，常用方法包括基于規(guī)則、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的方法?；谏疃葘W(xué)習(xí)的BERT模型通過(guò)預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)，能有效捕捉復(fù)雜的語(yǔ)義關(guān)系[2]。關(guān)系抽取過(guò)程包括句子表示、關(guān)系分類和關(guān)系鏈接，其中，句子表示將句子轉(zhuǎn)為向量，關(guān)系分類預(yù)測(cè)關(guān)系類型，關(guān)系鏈接則將關(guān)系與知識(shí)圖譜中的節(jié)點(diǎn)連接起來(lái)。

2.2" 自然語(yǔ)言處理技術(shù)

2.2.1" 文本分類與聚類

文本分類和聚類是自然語(yǔ)言處理中的重要技術(shù)，廣泛應(yīng)用于信息檢索、情感分析、主題建模等領(lǐng)域。文本分類是將文本數(shù)據(jù)分配到預(yù)定義的類別中，常用的方法包括基于規(guī)則的方法、傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法和深度學(xué)習(xí)方法。深度學(xué)習(xí)方法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），通過(guò)學(xué)習(xí)文本的高級(jí)特征表示，能夠顯著提高分類的準(zhǔn)確率。典型的文本分類模型可以表示為

式中：y是預(yù)測(cè)的類別，C是類別集合，x是輸入文本，P（c|x）是文本屬于類別c的概率。

文本聚類則是在不預(yù)先定義類別的情況下，將相似的文本進(jìn)行分組。常用的聚類算法有K均值（K-MEANS），層次聚類，基于密度的聚類（DBSCAN）。通過(guò)對(duì)聚類中心的迭代優(yōu)化，K均值算法將文本劃分為最近的一個(gè)聚類中心。K均值算法的損失函數(shù)可以表示為

式中：k是聚類的數(shù)量，Ci是第i個(gè)簇，μi是第i個(gè)簇的中心，x是文本向量。通過(guò)文本的分類和聚類，對(duì)大量的文本資料進(jìn)行有效整理和管理，提煉出有價(jià)值的信息。

2.2.2" 信息檢索與問(wèn)答系統(tǒng)

信息檢索和問(wèn)答系統(tǒng)是自然語(yǔ)言處理中的重要應(yīng)用，旨在從大量文本數(shù)據(jù)中快速準(zhǔn)確地獲取用戶所需的信息，如圖1所示。

信息檢索系統(tǒng)主要包括索引構(gòu)建、查詢處理和結(jié)果排序。①索引構(gòu)建。索引構(gòu)建是將文檔集合轉(zhuǎn)換為高效可搜索的索引結(jié)構(gòu)。常用的方法包括倒排索引（Inverted Index），通過(guò)將每個(gè)詞與其出現(xiàn)的文檔列表關(guān)聯(lián)起來(lái)，實(shí)現(xiàn)快速查找。②查詢處理。查詢處理模塊負(fù)責(zé)解析用戶輸入的查詢請(qǐng)求，將其轉(zhuǎn)換為系統(tǒng)可以理解的形式，主要包括分詞、詞干提取、停用詞過(guò)濾等預(yù)處理步驟，以及將查詢?cè)~映射到索引中的相應(yīng)條目。③結(jié)果排序。結(jié)果排序模塊根據(jù)相關(guān)性對(duì)檢索到的文檔進(jìn)行排序，確保最相關(guān)的文檔排在前面[3]。常用的排序算法包括TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）和BM25（Best Matching 25）。TF-IDF通過(guò)計(jì)算詞頻和逆文檔頻率來(lái)衡量詞語(yǔ)的重要性，公式如下

式中：TF（t，d）表示詞t在文檔d中的詞頻，IDF（t）表示詞t的逆文檔頻率，計(jì)算公式為

式中：N是文檔總數(shù)，nt是包含詞t的文檔數(shù)量。問(wèn)答系統(tǒng)則進(jìn)一步擴(kuò)展了信息檢索的功能，能夠用自然語(yǔ)言回答用戶的問(wèn)題。問(wèn)答系統(tǒng)的架構(gòu)主要包括以下組件：①問(wèn)題理解，通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)，解析用戶的問(wèn)題，提取關(guān)鍵信息和意圖，包括命名實(shí)體識(shí)別、依存句法分析等。②信息檢索，根據(jù)問(wèn)題的理解結(jié)果，從知識(shí)庫(kù)或文檔集合中檢索相關(guān)信息。這一步驟類似于信息檢索系統(tǒng)中的查詢處理和結(jié)果排序。③答案生成，從檢索到的信息中生成準(zhǔn)確、簡(jiǎn)潔的答案。答案生成可以通過(guò)模板匹配、文本摘要或生成模型（如基于Transformer的模型）實(shí)現(xiàn)。

3" 文檔整合的策略與實(shí)現(xiàn)

3.1" 文檔內(nèi)容的結(jié)構(gòu)化與標(biāo)準(zhǔn)化

文檔內(nèi)容的結(jié)構(gòu)化與標(biāo)準(zhǔn)化是文檔整合的關(guān)鍵步驟，旨在將非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為層次清晰、格式清晰的信息，以便于后續(xù)處理和應(yīng)用。對(duì)原始文檔進(jìn)行預(yù)處理，包括去除噪聲、糾正拼寫錯(cuò)誤、刪除無(wú)關(guān)內(nèi)容等。這一步驟保證了錄入資料的整潔與連貫。把文件分段、分句，這樣便于更深入地加工。分段和分句可以使用NLTK或Spacy等自然語(yǔ)言處理工具。抽取標(biāo)題、作者、日期、關(guān)鍵詞等文檔的元數(shù)據(jù)信息。這些元資料對(duì)后續(xù)的歸類、檢索都有一定的幫助。利用命名實(shí)體識(shí)別（NER）技術(shù)識(shí)別人名、地名、組織等文檔中的關(guān)鍵實(shí)體，并加以標(biāo)記。這一步對(duì)實(shí)體關(guān)系的建立是有幫助的。在辨識(shí)實(shí)體的基礎(chǔ)上，再把實(shí)體之間的關(guān)系抽取出來(lái)。識(shí)別和提取實(shí)體之間的關(guān)系可以使用關(guān)系提取模型（例如，基于BERT的模型）。將提取的實(shí)體和關(guān)系轉(zhuǎn)化為JSON或XML等結(jié)構(gòu)化格式[4]。標(biāo)準(zhǔn)化地處理提取的實(shí)體和關(guān)系，保證數(shù)據(jù)的一貫性和可比性。例如，將不同格式的日期統(tǒng)一為ISO8601標(biāo)準(zhǔn)，在標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語(yǔ)中映射出同義詞語(yǔ)等。

3.2" 多文檔協(xié)同處理

多文檔協(xié)同處理是指將來(lái)自不同來(lái)源的多個(gè)文檔中的信息進(jìn)行整合和協(xié)調(diào)，以生成一致且完整的知識(shí)表示。從各個(gè)文檔中提取關(guān)鍵信息，如實(shí)體、事件、關(guān)系等。使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)（如命名實(shí)體識(shí)別、關(guān)系抽取等）來(lái)識(shí)別和標(biāo)記文檔中的重要元素。將從不同文檔中提取的信息進(jìn)行合并和去重。由于不同文檔可能會(huì)提到相同的信息，但表述方式不同，需要通過(guò)實(shí)體鏈接技術(shù)將這些信息關(guān)聯(lián)起來(lái)。實(shí)體鏈接可以通過(guò)計(jì)算實(shí)體之間的相似度來(lái)實(shí)現(xiàn)，公式如下

式中：S（e1，e2）表示實(shí)體e1和e2的相似度，tfidf（w）表示詞w的TF-IDF值，|e1|和|e2|分別表示實(shí)體e1和e2的長(zhǎng)度。在信息融合過(guò)程中可能會(huì)遇到信息沖突的情況，如不同的文檔對(duì)同一事件有不同的描述。通過(guò)一致性分析來(lái)解決這些沖突，確保信息的準(zhǔn)確性和一致性[5]。將處理后的信息整合成一份綜合報(bào)告，確保信息的連貫性和完整性，主要包括生成文檔摘要、主題歸納和關(guān)鍵信息的匯總。

3.3" 語(yǔ)義融合與重構(gòu)技術(shù)

語(yǔ)義融合與重構(gòu)技術(shù)的目的是生成更一致、更完整的知識(shí)表達(dá)，將多文檔中的信息進(jìn)行深層次的整合和重組。將不同文檔中的同義或相關(guān)實(shí)體通過(guò)語(yǔ)義分析來(lái)識(shí)別文檔中的概念和關(guān)系。信息沖突的解決要用語(yǔ)義推理的技術(shù)來(lái)保證信息的連貫性。整合后的信息通過(guò)重構(gòu)技術(shù)整理成知識(shí)圖譜或結(jié)構(gòu)化的綜合報(bào)表，可讀性更強(qiáng)，操作性更強(qiáng)。

4" 大語(yǔ)言模型在知識(shí)挖掘與文檔整合中的應(yīng)用案例

4.1" 實(shí)際案例背景

在一個(gè)大型制藥公司的研發(fā)部門中，研究者需要從大量的臨床試驗(yàn)報(bào)告、學(xué)術(shù)論文及專利文獻(xiàn)中提取關(guān)鍵資料，從而快速了解藥物研究的最新進(jìn)展及潛在的副作用。傳統(tǒng)手工整理方式，在面對(duì)海量非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)時(shí)，效率不高，容易出錯(cuò)。為此，公司決定將自動(dòng)化的信息提取、文檔整合等引入大語(yǔ)言模型。通過(guò)使用預(yù)訓(xùn)練的大語(yǔ)言模型（如BERT或GPT），公司希望能夠自動(dòng)識(shí)別并提取文檔中的關(guān)鍵實(shí)體及其關(guān)系，并將這些信息整合成結(jié)構(gòu)化的知識(shí)圖譜，從而使研發(fā)效率和決策質(zhì)量得到顯著的提高，公司希望通過(guò)使用預(yù)訓(xùn)練的大語(yǔ)言模型來(lái)完成。

4.2" 大語(yǔ)言模型在知識(shí)挖掘與文檔整合中的應(yīng)用過(guò)程

在應(yīng)用大語(yǔ)言模型進(jìn)行知識(shí)挖掘與文檔整合的過(guò)程中，通過(guò)預(yù)訓(xùn)練的模型（如BERT或GPT）對(duì)大量臨床試驗(yàn)報(bào)告、學(xué)術(shù)論文和專利文獻(xiàn)進(jìn)行預(yù)處理，包括分詞、詞性標(biāo)注和命名實(shí)體識(shí)別。使用模型對(duì)文本進(jìn)行深度語(yǔ)義分析，識(shí)別出關(guān)鍵實(shí)體（如藥物名稱、疾病名稱）及其關(guān)系。通過(guò)關(guān)系抽取技術(shù)，將識(shí)別出的實(shí)體及其關(guān)系進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，生成中間數(shù)據(jù)集。利用大語(yǔ)言模型的生成能力，對(duì)中間數(shù)據(jù)集進(jìn)行進(jìn)一步整合，消除冗余信息，并解決數(shù)據(jù)中的矛盾之處。將整合后的信息導(dǎo)入知識(shí)圖譜系統(tǒng)，形成一個(gè)結(jié)構(gòu)化、連貫的知識(shí)庫(kù)，供研究人員查詢和分析。

4.3" 應(yīng)用效果分析

通過(guò)引入大語(yǔ)言模型進(jìn)行知識(shí)挖掘與文檔整合，制藥公司在多個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)上得到了顯著的改善，具體見(jiàn)表1。

信息提取準(zhǔn)確率從75%提升至92%，提高了22.7%，意味著從大量臨床試驗(yàn)報(bào)告、學(xué)術(shù)論文和專利文獻(xiàn)中提取的關(guān)鍵信息變得更加準(zhǔn)確、可靠。信息提取速度大幅加快，從原來(lái)的1 d/份文檔縮短至1 h/份文檔，效率提升了90%，大大減少了等待時(shí)間。同時(shí)，冗余信息比例從30%降至5%，減少了83.3%，矛盾信息比例從15%降至3%，減少了80%，這表明系統(tǒng)能夠更有效地處理和整合信息，避免了不必要的重復(fù)和錯(cuò)誤。人工審核時(shí)間也從5 h/份文檔減少到1 h/份文檔，節(jié)省了80%的時(shí)間，極大地減輕了研究人員的工作負(fù)擔(dān)。知識(shí)圖譜構(gòu)建時(shí)間從7 d/周縮短至2 d/周，提升了71.4%，加快了知識(shí)圖譜的更新頻率。研發(fā)決策速度從30 d/項(xiàng)決策縮短至10 d/項(xiàng)決策，提升了66.7%，使得研發(fā)團(tuán)隊(duì)能夠更快地作出決策。研發(fā)人員滿意度從60%提高到90%，增加了50%，反映了自動(dòng)化工具在提升工作效率方面的顯著效果。總體而言，應(yīng)用大語(yǔ)言模型顯著提高了信息處理的速度和準(zhǔn)確性，優(yōu)化了研發(fā)流程，提升了團(tuán)隊(duì)的整體滿意度。

5" 結(jié)束語(yǔ)

大語(yǔ)言模型賦能的知識(shí)挖掘與文檔整合為信息處理和知識(shí)管理提供了強(qiáng)有力的支撐，從而促進(jìn)了智能分析和自動(dòng)化集成的發(fā)展。通過(guò)知識(shí)圖譜建構(gòu)、自然語(yǔ)言處理以及多文檔協(xié)同加工技術(shù)從復(fù)雜資料中高效率地提取和整合有價(jià)值的信息，有助于提高系統(tǒng)的反應(yīng)速度及精確度，從而達(dá)到系統(tǒng)的高效提取和集成的目的。今后的研究要以模型表現(xiàn)的進(jìn)一步完善，以及為企業(yè)和科研提供智能化、實(shí)用化方案的交叉知識(shí)整合的應(yīng)用探索為目標(biāo)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 張海，趙雪，王東波.大語(yǔ)言模型下古籍智能信息處理：構(gòu)成要素、框架體系與實(shí)踐路徑研究[J].信息資源管理學(xué)報(bào)，2024，14（5）：36-44.

[2] 楊爾弘，胡韌奮.大語(yǔ)言模型與語(yǔ)言研究的雙向賦能與融合發(fā)展[J].語(yǔ)言戰(zhàn)略研究，2024，9（5）：5-6.

[3] 付道明，仇星月，張梅，等.大語(yǔ)言模型支持的泛在學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景及策略研究[J].電化教育研究，2024，45（10）：65-71，109.

[4] 劉長(zhǎng)輝.大語(yǔ)言模型賦能圖書館知識(shí)服務(wù)：基礎(chǔ)、模式[J].信息系統(tǒng)工程，2024（7）：94-97.

[5] 趙鑫，竇志成，文繼榮.大語(yǔ)言模型時(shí)代下的信息檢索研究發(fā)展趨勢(shì)[J].中國(guó)科學(xué)基金，2023，37（5）：786-792.