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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第三十研究所

摘要：本发明公开了一种结合AIAgent的暗网领域知识图谱构建与检索的方法及系统，该方法包括根据暗网领域的专家知识，构建本体，定义实体类型、实体属性、关系类型、关系属性；从对暗网贴文中抽取实体和关系；通过AIAgent对提取的实体和关系进行数据增强；响应用户的查询并生成对应的检索内容。本发明实现了对暗网数据的高效抽取、实体信息智能扩展和暗网内容精准检索。

主权项：1.一种结合AIAgent的暗网领域知识图谱构建与检索的方法，其特征在于，包括：步骤1：根据暗网领域的专家知识，构建本体，定义实体类型、实体属性、关系类型、关系属性；实体类型包括暗网用户、暗网涉及人物、暗网贴文、暗网事件、虚拟货币地址和暗网商品；实体属性包括暗网用户的基本信息、暗网用户社交信息、暗网涉及人物的基本信息、暗网涉及人物社交信息、暗网涉及人物的行业信息；关系类型包括暗网用户关联虚拟货币地址、暗网用户发布暗网贴文、暗网用户提及暗网涉及人物；关系属性包括网用户发布暗网贴文的时间、暗网用户提及暗网涉及人物的情感倾向；步骤2：从对暗网贴文中抽取实体和关系；步骤3：通过AIAgent对步骤2提取的实体和关系进行数据增强；步骤4：响应用户的查询并生成对应的检索内容；所述步骤2包括：步骤21：对暗网贴文进行数据清洗，过滤空文本、非文本内容以及无意义文本，将文本数据转为LangChain中的document类型；步骤22：设置用于实体与关系抽取的提示词信息；步骤23：选用大语言模型，基于步骤22中的提示词信息，对暗网贴文的document类型的文本进行实体、关系抽取，抽取文本中的实体信息、关系信息、实体属性；所述步骤3包括：步骤31：定义用于信息搜索的agent，使用load_tools工具进行载入google-serper，并初始化agent；步骤32：利用agent对已抽取的实体信息进行搜索；已抽取的实体信息包括暗网用户昵称、暗网提及人物的名称和虚拟货币地址；步骤33：利用ChatGLM从agent搜索结果中提取实体对应的属性和关系信息，按照指定的节点类型、节点属性、关系类型输出；步骤34：将步骤23中产生的实体信息、关系信息、实体属性与步骤33中的节点类型、节点属性、关系类型进行合并；将步骤33产生的节点类型、节点属性、关系类型转为GraphDocument类型；将产生的GraphDocument类型数据加入图数据库中；所述步骤4包括：步骤41：利用ChatGLM接收并解析用户查询语句，输出被检索的实体以及输出图数据查询的cypher语句；步骤42：利用图数据库查询语句进行查询，返回暗网领域知识图谱返回的检索结果；步骤43：利用agent对被检索的实体进行互联网搜索，获取相关的外部信息；步骤44：融合步骤42的检索结果和步骤43的搜索结果，生成检索信息；步骤45：利用ChatGLM对步骤44生成的检索信息进行调整与总结并返回给用户。

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百度查询： 中国电子科技集团公司第三十研究所 结合AI Agent的暗网领域知识图谱构建与检索的方法及系统