基于大语言模型的城轨机电维修知识图谱的构建研究

韦 伟, 邱 功浩, 李 新浩, 周 天赐
安徽工业大学　管理科学与工程学院

摘要


针对城市轨道交通机电维修知识管理效率低、知识关联复杂等问题，本文提出一种基于大语言模型（LLM）
的领域知识图谱构建方法。以北京地铁某线路机电维修手册为核心数据源，通过数据清洗、本体构建、提示词模板
优化、知识抽取及图数据库存储的全流程技术路线，构建了包含其特定行业内实体及关系的领域知识图谱。研究通
过Protegé工具构建领域本体框架，在原有的本体框架上，采用大语言模型完成实体、属性及关系的自动化抽取，并
利用Neo4j实现知识图谱的高效存储与可视化。实验结果表明，该方法显著提升了维修知识的结构化程度与查询效
率，为智能故障诊断、维护决策等场景提供了有效的知识支持。

关键词


知识图谱；大语言模型；城市轨道交通；机电维修

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