计算机应用

作者：袁成哲, 陈国华, 李丁丁, 朱源, 林荣华, 钟昊, 汤庸

单位：1.广东技术师范大学 电子与信息学院，广州 510665；2.人工智能与数字经济广东省实验室（广州），广州 510335；3.华南师范大学 计算机学院，广州 510631；4.广东科技学院 数据智能研究院，广东 东莞 523083

关键词：大语言模型,学术社交网络,知识图谱,知识注入,学者网

基金：国家重点研发计划项目(2023YFC3341204);国家自然科学基金（青年基金）资助项目(62407016)

针对现有大语言模型（LLM）在跨领域知识处理、实时学术信息更新及输出质量保证方面的局限，提出基于学术社交网络（ASN）的学者LLM——ScholatGPT。ScholatGPT结合知识图谱增强生成（KGAG）与检索增强生成（RAG），以提升精准语义检索与动态知识更新的能力，并通过微调优化以强化学术文本的生成质量。首先，基于学者网（SCHOLAT）关系数据构建学者知识图谱，并利用LLM进行语义增强；其次，提出KGAG检索模型，结合RAG实现多路混合检索，增强LLM的精准检索能力；最后，利用微调技术优化模型，使它在各学术领域的生成质量得到提升。实验结果表明，ScholatGPT在学术问答任务中的精确率达83.2%，相较于GPT-4o和AMiner AI提升了69.4和11.5个百分点，在学者画像、代表作识别和研究领域分类等任务上均表现优异。在回答相关性、连贯性和可读性方面，ScholatGPT取得了稳定且具有竞争力的表现，在专业性与可读性之间实现了较好的平衡。此外，基于ScholatGPT开发的学者智库和学术信息推荐系统等智能应用有效提升了学术信息获取的效率。

来源：2025年第3期

《计算机应用》期刊编辑部

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