一种融合大语言模型与专家知识的层次化本体构建方法

本发明公开了一种融合大语言模型与专家知识的层次化本体构建方法，融合了领域专家知识与大语言模型的强大语义理解与生成能力，首先由专家预定义遵循“泛化‑特化”原则的初始本体种子集合；进而利用大语言模型从非结构化文本中自动化提取候选实体类型及属性类型；通过结合语义计算与大语言模型深度推理，精准判定候选实体与现有本体的层级关系，并据此动态调整与扩展本体层次结构；最后进行严格的属性继承一致性验证与冗余消除，确保本体结构的逻辑一致性。本发明显著提高了本体构建的效率与质量，实现了本体的自动化维护与演化，解决传统领域本体构建方法效率低下、忽略实体类型间的层次关系且难以适应知识动态演化的技术难题。