该研究提出了一种本体重塑方法，旨在提高知识图谱的质量和可扩展性，解决工业分析中的低质量知识图谱问题。通过结合知识图谱和大型语言模型，研究展示了在提取和验证信息方面的效率提升，特别是在航天制造和汽车电气系统中的应用，强调了新方法的优势和潜在影响。

本研究提出了一种新型文本挖掘知识图谱构建框架，解决了时效性和智能获取的不足。通过汽车电气系统案例验证，该方法在类别识别、关系构建和子类分类上优于现有技术，并探讨了其在智能电网和工业分析中的应用及与大型语言模型结合的未来方向。