融合知识图谱和大模型的高校科研管理问答系统设计

智能问答系统架构图

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🔼 该图呈现了本文提出的智能问答系统的整体架构，它由数据处理层、问题解析层和动作执行层三个核心模块构成。数据处理层主要负责从高校科研管理系统中提取数据，并清洗、整理后构建知识图谱，并将知识存储在 Neo4j 图数据库中，为后续的知识检索提供基础。该层涉及的数据处理过程包括数据抓取、数据清洗、实体属性和关系的提取，最终构建出一个包含4480个实体和8669个实体关系的知识图谱。

问题解析层是系统的核心，用于理解用户提出的问题。该层首先对用户问题进行分词，然后利用DIET模型进行意图分类和实体提取。同时，该层还引入了正则特征来辅助实体提取，提高了语义解析的准确性。随后，对话管理引擎会根据解析结果预测下一步动作，并传递相应的指令和语义信息。该层能够从复杂的科研管理问题中抽取出用户意图，为后续的知识检索提供精准的语义信息。

动作执行层则负责执行上一步解析出的动作指令。针对常规问题，该层会根据预定义的 Cypher 模版生成查询语句，然后在图数据库中检索知识并回复用户。对于开放性问题，系统会利用大模型的涌现能力，结合图谱知识生成 Cypher 语句并检索知识，以处理更加复杂的问题。此外，系统会根据不同的检索结果选择合适的回复模版，组织结构化信息并返回给用户，或者通过检索增强的方式利用大模型进行回复。整个架构实现了从数据处理到问题理解，再到知识检索和最终回复的完整流程，支持智能问答系统的运行。

智能问答系统整体架构

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🔼 图1展示了本文提出的智能问答系统的整体架构，该架构由数据处理层、问题解析层和动作执行层三个核心模块构成。数据处理层的核心任务是构建知识图谱，从高校科研管理系统中抓取数据，经过清洗后，以图结构的形式存储在Neo4j图数据库中，为后续知识检索提供基础。问题解析层负责理解用户的查询意图，并提取关键的实体信息。该层首先利用分词技术对用户问题进行预处理，接着使用DIET模型进行意图分类和实体提取。对话管理引擎则根据解析结果和内置策略，决定下一步的动作。动作执行层则根据解析层的结果执行相应的动作，包括生成Cypher查询语句，检索知识图谱，以及组织最终的回复。对于常规问题，系统采用预定义的Cypher模版进行检索；对于开放性问题，则利用大语言模型生成Cypher查询语句。最后，系统将检索到的信息以文本模版或大模型增强的方式返回给用户。总的来说，这一架构旨在实现高效、准确的科研管理知识问答，体现了数据驱动、语义理解和智能执行相结合的设计理念。这一系统架构的提出，有效地整合了知识图谱、传统模型和大语言模型，旨在为高校科研管理提供更智能化、个性化的服务。

智能问答系统架构图

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🔼 该图展示了一个智能问答系统的整体架构，该系统由数据处理层、问题解析层和动作执行层三个核心模块构成。数据处理层负责从科研成果数据库中提取、清洗数据，并将其转换为知识图谱的形式存储在Neo4j图数据库中，用于后续的知识检索。问题解析层则用于理解用户提出的问题，它首先利用实体提取与意图分类模型对用户问题进行语义解析，提取出关键实体和用户意图，然后，对话管理引擎根据内置策略预测下一步动作，并传递指令。动作执行层是系统的核心执行部件，负责根据问题解析层的输出生成Cypher查询语句，然后在知识图谱中检索相关知识，最后，将检索结果以自然语言的形式回复给用户。具体来说，该系统针对常规问题优先使用Cypher模版生成查询语句，而对于开放性问题则借助大模型的涌现能力生成Cypher语句，并结合检索增强技术，为用户提供更准确和更全面的答案。整个架构旨在通过结合知识图谱的结构化知识和大型语言模型的自然语言理解能力，构建一个高效、智能的科研管理问答系统，从而满足用户的个性化需求。

智能问答系统整体架构图

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🔼 该图展示了本文提出的智能问答系统的整体架构，系统由数据处理层、问题解析层和动作执行层三个主要模块构成。数据处理层负责从高校科研管理系统中抓取数据，并进行清洗和预处理，然后将处理后的数据以知识图谱的形式存储在Neo4j图数据库中。问题解析层则用于理解用户的提问，核心任务是解析用户输入的自然语言问题，提取其中的实体和意图，为后续的知识检索做准备。该层采用了DIET模型进行意图分类和实体识别，同时结合了正则特征来提高实体提取的准确性。动作执行层是整个系统的核心执行单元，负责根据问题解析层的输出生成查询语句，并从知识图谱中检索相关信息。对于常规问题，系统采用Cypher模板生成查询语句；对于开放性问题，系统利用大语言模型（LLM）的涌现能力，结合Prompt技术生成Cypher语句。检索结果最终以自然语言的形式返回给用户。整个架构的设计思路是将知识图谱、传统模型和大模型相结合，既利用了知识图谱的结构化知识表示和查询能力，又利用了深度学习模型在语义理解上的优势，并通过大语言模型的辅助来处理更为复杂的问题，从而构建一个高效、智能的问答系统。该架构的模块化设计也使得系统更易于扩展和维护，可以方便地加入新的数据源或替换现有的模型。

智能问答系统整体架构

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🔼 该图展示了一个智能问答系统的整体架构，该系统分为三个主要层次：数据处理层、问题解析层和动作执行层。数据处理层负责从HTML等格式的数据源中提取信息，并进行数据清洗，最终将处理后的知识存储在Neo4j图数据库中。这个过程包括了数据提取、数据清洗以及知识存储三个阶段，确保了数据的规范性和可用性。问题解析层则专注于理解用户的输入，包括问题分词、特征提取、语义解析等步骤，利用解析模型从用户输入中提取语义信息，并通过对话管理模块来确定下一步的动作指令。这一层的主要目的是将用户问题转化为机器可理解的形式，并为后续的知识检索做好准备。动作执行层则是整个系统的核心，它接收来自问题解析层的动作指令和语义信息，然后执行相应的操作。对于常规问题，系统会使用Cypher构建模版来生成Cypher查询语句，并在图数据库中检索相关知识。而对于开放性问题，则会利用大模型生成Cypher语句，并检索图数据库。最后，系统会根据检索结果生成回复，并通过回复填充模版返回给用户。整个架构的设计思路是将知识图谱、传统模型和大模型相结合，以实现更准确、更智能的问答服务。该架构支持从数据提取到问题解析，再到最终的知识检索和回复的完整流程，体现了人工智能在智能问答系统中的应用。

知识图谱部分展示

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🔼 该图展示了知识图谱的部分可视化结果。图中每个节点代表一个实体，如学校、学院、教师、论文、项目或专利，不同的颜色可能代表不同的实体类型。节点之间的连线则表示实体之间的关系，如教师隶属于某个学院，论文属于某个教师等。这种图结构的呈现方式使得知识之间的关联清晰可见，有助于用户直观地理解科研管理领域内的知识体系。图中密集的节点和连线反映了知识图谱中包含的大量实体和关系，以及实体之间复杂的关系网络。这种可视化的方式可以帮助用户更方便地进行知识检索和推理，从而支持智能问答系统的查询任务，同时也方便用户对高校科研管理的相关知识进行理解和探索。

具体来说，图中的节点呈现出较为明显的中心辐射状，这表明可能存在一些中心节点，如学校或学院等，它们与大量的其他节点相连。不同的颜色可能代表不同的实体类型，比如红色节点可能是教师，绿色节点可能是论文，黄色节点可能是项目。这些颜色区分有助于用户快速识别不同类型的实体。同时，连线的粗细和颜色也可能代表不同类型的关系，比如粗一些的线可能代表更重要的关系。该图的布局清晰，节点之间没有过多重叠，这有助于用户快速浏览和理解整个图谱结构。

总的来说，该图展示了知识图谱的复杂性和多样性，也体现了知识图谱在智能问答系统中的重要作用，通过这种可视化方式，用户可以更好地理解和利用科研管理中的知识。

语义解析流程图

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🔼 该图展示了语义解析流程，是整个智能问答系统的核心组成部分，采用名为DIET（Dual Intent and Entity Transformer）的模型进行处理。从图示可以看出，该流程主要分为三个部分，分别是输入层、DIET分类器以及输出层。在输入层，主要包括稀疏特征和稠密特征两种，稀疏特征主要通过查找表（Regex）进行提取，例如图中的“xxx大学”，“xxx学院”等词汇，而稠密特征则使用BERT模型来提取文本的深层语义信息。这些特征被送入DIET分类器进行处理。DIET分类器主要负责两个任务，一是意图识别，即理解用户的问题意图，如查询学校、学院、老师或项目等信息，二是实体识别，即从用户问题中提取关键实体，如学校名称、学院名称、老师名称等。经过DIET分类器处理后，得到意图和实体信息。整个流程清晰地展示了如何将用户输入的自然语言转换为机器可理解的语义信息，为后续的知识检索和问题回答提供了基础，体现了多任务学习方法的应用以及特征提取的重要性。图中的箭头和方框，明确指示了数据的流动和处理过程，有助于理解整个系统的运行逻辑和DIET模型的内部结构，方便了研究人员理解算法原理以及进行后续的优化改进工作。

基于填充模版的Cypher语句生成

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🔼 该图展示了基于填充模版的Cypher语句生成过程。图中主要包括三个部分，分别是实体关系的组合排序、信息填充以及最终的Cypher查询语句生成。首先，图的顶部展示了一个数据源的抽象表示，暗示了知识图谱或者类似的数据结构。然后，在组合排序环节，展示了从数据源中提取的两个实体及其关系：“xxx大学”通过“Contain”关系连接到“xxx学院”，而“xxx学院”通过“Belong_to”关系连接到“Project”。接着，在信息填充阶段，图中展示了如何将这些实体和关系信息填充到Cypher查询语句的模版中，具体来说，模版是match path=()--[]->() return ...，这是一个Cypher查询语句的基本结构。最后，该图展示了经过信息填充后生成的具体Cypher查询语句: match (school:School {name:"xxx大学"})-[:Contain]，这个语句的含义是从图数据库中匹配名称为“xxx大学”的学校节点，并查找与其相关的包含关系。图中箭头指示了从数据源到Cypher语句生成的流程。整体而言，该图清晰地解释了如何根据预定义的模版和实体关系生成用于知识图谱查询的Cypher语句，为理解问答系统的运行机制提供了直观的解释。该图的重点在于展示了如何将知识图谱中的结构化信息转化为可执行的查询语句，以便从知识图谱中提取相关信息，从而实现智能问答功能，这也是构建智能问答系统的关键环节。