【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及軟件開發，具體涉及一種基于大模型的本體構建系統。
技術介紹
1、在計算機領域，本體是共享概念模型的形式化規范說明，是知識重用、知識共享和建模的重要工具，在智能信息處理、自然語言處理等方面有著廣泛的應用。獲取高質量、結構化的知識是本體創建的基礎，但從非結構化數據中提取知識存在困難，如何將復雜的知識表示為形式化的本體結構是一大難題。另外，現有的本體構建工具在自動化方面仍顯不足，需要過多的人工干預，構建效率和質量還有待提高，難以大規模應用。
技術實現思路
1、為了解決上述現有技術中存在的問題，本專利技術提供了一種基于大模型的本體構建系統，解決現有技術在自動構建本體的過程中需要過多人工干預的技術問題。
2、一種基于大模型的本體構建系統，包括數據集制作模塊、大模型微調模塊、量化部署模塊以及交互界面；
3、所述數據集制作模塊用于構建自然語言與本體語言對應的自然文本數據集；
4、所述大模型微調模塊用于通過自然文本數據集對大模型進行微調得到預期大模型，所述預期大模型用于將自然語言轉換成本體；
5、所述量化部署模塊用于對預期大模型進行量化并將預期大模型部署在本地；
6、所述交互界面用于向預期大模型輸入自然語言，然后獲取預期大模型輸出的本體并展示。
7、進一步地，所述預期大模型用于將自然語言轉換成本體包括：
8、預期大模型接收用戶輸入的自然語言描述，并解析出描述中的必要信息包括關鍵概念、關系和實例，然后將
9、進一步地，所述交互界面還用于輸出turt?le文件，所述turt?le文件可在本體編輯工具中打開，查看和進一步調整生成的本體結構以得到最終本體。
10、進一步地，所述自然文本數據集的構建過程包括：從互聯網資源中挑選關于目標領域的自然語言進行清洗和預處理并轉換為本體，將目標領域的自然語言與其對應的本體語言整合作為自然文本數據集。
11、進一步地，所述對大模型進行微調包括：將自然文本數據集分為訓練數據集和驗證數據集，將訓練數據集輸入基礎大模型中進行訓練，訓練包括多個輪次，每個輪次會遍歷整個訓練數據集，逐步調整模型的權重。
12、進一步地，在大模型微調過程中，生成一系列訓練樣例；每個樣例包括一個自然語言描述以及對應的本體表示；通過對比大模型輸出的本體和標準答案得到損失，使用損失函數優化大模型參數；在微調結束后，使用驗證數據集測試大模型的生成能力，確保其能夠準確地從自然語言描述生成符合規范的本體結構；針對生成中出現的錯誤或不足，進行進一步的調優，直到獲得預期大模型。
13、進一步地，所述量化部署模塊包括l?l?ama.cpp和o?l?l?ama，所述l?l?ama.cpp用于對預期大模型進行量化，所述o?l?l?ama用于將預期大模型部署到本地，為之后的調用提供接口。
14、進一步地，所述交互界面包括自然語言輸入框、本體內容輸出框、生成本體按鈕以及文件下載按鈕，所述自然語言輸入框用于輸入自然語言，所述生成本體按鈕用于確認將自然語言傳輸到預期大模型中，所述本體內容框用于展示預期大模型輸出的本體文件，所述文件下載按鈕用于將本體內容框展示的本體文件轉為turt?le文件。
15、進一步地，本體構建方法包括：
16、步驟1：在自然語言輸入框中輸入需求的自然語言描述確認完畢后點擊生成本體按鈕；
17、步驟2：查閱本體內容輸出框輸出的本體文件是否符合預期，若符合則點擊下載文件按鈕獲取相應turt?le文件，若不符合則返回步驟1；
18、步驟3：將得到的turt?le文件輸入到本體編輯工具中，直觀查看和進一步調整生成的本體結構以得到最終本體。
19、本專利技術的有益效果包括：
20、(1)本專利技術使用大模型進行本體構建，相比傳統方法具有顯著的優勢。大模型在處理自然語言和上下文理解方面表現出色，能夠更準確地從自然語言中提取關鍵概念和關系，并生成知識結構圖。在自動化程度上，大模型能夠無縫執行從自然語言到owl文本生成的整個流程，減少了人工干預。同時，本專利技術具備更強的擴展性和通用性，適應不同領域的知識構建任務，而傳統方法通常需要針對每個新領域進行定制。此外，本專利技術使用的大模型在處理大規模數據和復雜關系提取時表現優異，能夠自動識別和生成復雜的知識關系，顯著提高了構建本體的效率和準確性。使用本專利技術使得整個本體構建過程變得更加高效、精準且適應性更強。
21、(2)本專利技術將自動化生成的本體與專業的本體編輯工具相結合，既保證了自動化程度，又提供了靈活的人工調整空間，確保了本體的質量和實用性。
22、(3)提供用戶交互頁面，使用戶能夠輸入自然語言描述并即時得到相應的ttl文件。降低了使用門檻，使得非專業用戶也能參與本體構建過程。
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1.一種基于大模型的本體構建系統，其特征在于，包括數據集制作模塊、大模型微調模塊、量化部署模塊以及交互界面；
2.根據權利要求1所述的一種基于大模型的本體構建系統，其特征在于，所述預期大模型用于將自然語言轉換成本體包括：
3.根據權利要求1所述的一種基于大模型的本體構建系統，其特征在于，所述交互界面還用于輸出Turtle文件，所述Turtle文件可在本體編輯工具中打開，查看和進一步調整生成的本體結構以得到最終本體。
4.根據權利要求1所述的一種基于大模型的本體構建系統，其特征在于，所述自然文本數據集的構建過程包括：從互聯網資源中挑選關于目標領域的自然語言進行清洗和預處理并轉換為本體，將目標領域的自然語言與其對應的本體語言整合作為自然文本數據集。
5.根據權利要求4所述的一種基于大模型的本體構建系統，其特征在于，所述對大模型進行微調包括：將自然文本數據集分為訓練數據集和驗證數據集，將訓練數據集輸入基礎大模型中進行訓練，訓練包括多個輪次，每個輪次會遍歷整個訓練數據集，逐步調整模型的權重。
6.根據權利要求5所述的一種基于大模
7.根據權利要求1所述的一種基于大模型的本體構建系統，其特征在于，所述量化部署模塊包括llama.cpp和ollama，所述l?lama.cpp用于對預期大模型進行量化，所述ol?lama用于將預期大模型部署到本地，為之后的調用提供接口。
8.根據權利要求1所述的一種基于大模型的本體構建系統，其特征在于，所述交互界面包括自然語言輸入框、本體內容輸出框、生成本體按鈕以及文件下載按鈕，所述自然語言輸入框用于輸入自然語言，所述生成本體按鈕用于確認將自然語言傳輸到預期大模型中，所述本體內容框用于展示預期大模型輸出的本體文件，所述文件下載按鈕用于將本體內容框展示的本體文件轉為Turtle文件。
9.根據權利要求8所述的一種基于大模型的本體構建系統，其特征在于，本體構建方法包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于大模型的本體構建系統，其特征在于，包括數據集制作模塊、大模型微調模塊、量化部署模塊以及交互界面；
2.根據權利要求1所述的一種基于大模型的本體構建系統，其特征在于，所述預期大模型用于將自然語言轉換成本體包括：
3.根據權利要求1所述的一種基于大模型的本體構建系統，其特征在于，所述交互界面還用于輸出turtle文件，所述turtle文件可在本體編輯工具中打開，查看和進一步調整生成的本體結構以得到最終本體。
4.根據權利要求1所述的一種基于大模型的本體構建系統，其特征在于，所述自然文本數據集的構建過程包括：從互聯網資源中挑選關于目標領域的自然語言進行清洗和預處理并轉換為本體，將目標領域的自然語言與其對應的本體語言整合作為自然文本數據集。
5.根據權利要求4所述的一種基于大模型的本體構建系統，其特征在于，所述對大模型進行微調包括：將自然文本數據集分為訓練數據集和驗證數據集，將訓練數據集輸入基礎大模型中進行訓練，訓練包括多個輪次，每個輪次會遍歷整個訓練數據集，逐步調整模型的權重。
6.根據權利要求5所述的一種基于大模型的本體構建系統，其特征在于，在大模型微...
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