文献类型： 中文期刊
作者： 马玮璐;孙坦;赵瑞雪;鲜国建
作者机构：
关键词： 文本摘要;图谱式摘要;大语言模型;GraphRAG
期刊名称：数据分析与知识发现
ISSN： 2096-3467
年卷期： 2025 年
页码：
收录情况： EI（2025版） ; ; 北大核心（2023版） ; ; CSCD（2025-2026年度） ; ; CSSCI（2023-2024版） ; ; 科技核心（2024版）
摘要： [目的]简化科技文献摘要撰写过程，生成更直观的图谱式摘要以辅助科研。[方法]选取PMC数据库的水稻育种相关论文，构建4276条“全文-摘要”问答对，通过实验遴选最优的提示词和温度系数，基于有监督数据集对Qwen2.5-7B-Instruct大模型微调，并在GraphRAG框架中接入微调后的模型以生成每篇论文的图谱式摘要，后使用优选提示词在GraphRAG中进行全局查询，获得论文的文本摘要。[结果]本研究方法在ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L的F1值上，相比基线模型分别提高了44.16%、61.36%和54.87%，在5分制人工评测中，本研究方法相比基线模型平均提高了1.78分，生成的图谱式摘要效果更加直观。[局限]本研究受限于基础硬件条件，选取的大模型参数量较小，模型生成能力还需加强，此外本研究选用的GraphRAG技术框架，在索引构建阶段耗时较长，在实际应用中还需配套高效的推理加速框架。[结论]基于图谱对大模型的检索增强生成技术能够深入捕捉论文中的远距离隐藏信息，生成更加全面且准确的论文摘要和层次清晰的图谱式摘要，便于提高科研人员的阅读效率，助力科研生产工作。
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