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摘要：本发明涉及一种用于人口数据挖掘的知识库构建方法及系统，属于数据处理技术领域，该方法包括：获取数据集；构建与每个数据对应的知识图，包括：对该数据中的内容进行实体识别，基于每个实体、每个实体类型对应的多个挖掘问题以及大语言模型的回答结果，生成与每个实体对应的实体挖掘数据；对实体挖掘数据进行编码；对存在实体重合的编码结果进行句法依存分析，得到该数据对应的知识图；将每个数据对应的知识图进行存储，构建形成知识库；其中，知识库被调用后，用于输出与人口数据挖掘任务对应的数据分析结果。采用本申请的方式，能够挖掘出该数据中与实体所对应的更细致全面的信息，进而能够辅助人口数据挖掘任务，得到更高维度的分析结果。

主权项：1.一种用于人口数据挖掘的知识库构建方法，其特征在于，包括：获取数据集，其中，所述数据集中的数据与人口数据挖掘任务相关联；构建与所述数据集中的每个数据对应的知识图；针对所述数据集中的任一数据，包括：对该数据中的内容进行实体识别，确定每个实体的实体类型；调用与每个实体类型对应的多个挖掘问题；基于每个实体、每个实体类型对应的多个挖掘问题以及大语言模型的回答结果，生成与每个实体对应的实体挖掘数据；采用Transformer模型对所述实体挖掘数据进行编码，生成编码结果；对存在实体重合的编码结果进行句法依存分析，基于句法依存分析结果将重合的实体进行连接，以得到该数据对应的知识图；其中，该数据对应的知识图中的节点为实体，节点的值为该实体的实体挖掘数据对应的编码结果；存在实体重合的节点相互连接；所述实体挖掘数据表示将实体作为多个挖掘问题的对象输入至大语言模型中，通过大语言模型来提供回答结果所产生的数据；将每个数据对应的知识图进行存储，构建形成知识库；其中，所述知识库被调用后，用于输出与人口数据挖掘任务对应的数据分析结果；其中，所述对存在实体重合的编码结果进行句法依存分析，包括：将重合实体i的上下文向量和自身的嵌入值进行连接，获取第一标记数据；将所述第一标记数据传入双向长短期记忆网络模型，获得模型中间层的输出结果；将该输出结果输入至多层感知机，获取重合实体i对应的依存关系集合；将重合实体j的上下文向量和自身的嵌入值进行连接，获取第二标记数据；将所述第二标记数据传入所述双向长短期记忆网络模型，获得模型中间层的输出结果；将该输出结果输入至所述多层感知机，获取重合实体j对应的依存关系集合；基于所述重合实体i对应的依存关系集合和所述重合实体j对应的依存关系集合，确定所述重合实体i和所述重合实体j的句法依存分析结果；所述基于所述重合实体i对应的依存关系集合和所述重合实体j对应的依存关系集合，确定所述重合实体i和所述重合实体j的句法依存分析结果，包括：基于所述重合实体i和所述重合实体j的依存关系集合，确定所述重合实体i和所述重合实体j的先验依存得分；基于所述重合实体i和所述重合实体j的依存关系集合，确定所述重合实体i和所述重合实体j的后验依存得分；将所述重合实体i和所述重合实体j的先验依存得分及所述重合实体i和所述重合实体j的后验依存得分中最高的一个作为所述重合实体i和所述重合实体j的句法依存分析结果。

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