利用认知知识图谱进行学术知识组织的微调和提示工程
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。本研究解决了海量学术文章涌现背景下，研究人员难以追踪科学进展的问题。通过利用大语言模型（LLMs）对学术文章进行分类并构建认知知识图谱，实现了结构化知识的有效传递。研究表明，该方法可以大幅提高学术知识提取的准确性，进而促进学术知识的高效交流与传播。
本研究开发了一种语义查询处理系统，利用大型语言模型和ANU Scholarly Knowledge Graph，解决了学术知识图建设和利用方法的局限性，提高了查询准确性和效率。该框架在学术研究场景中展示了实际应用，具有革新学术知识管理与发现的潜力。
