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土地类行政处罚裁量知识图谱构建与赋能大语言模型应用研究
1
作者
赵绍轩
周晓光
+3 位作者
侯东阳
柳婷
贺鸿愿
符雨星
《中国土地科学》
北大核心
2025年第7期33-44,共12页
研究目的:探索大语言模型在土地类行政处罚裁量场景中的领域适配路径,实现裁量规则结构化解析与裁量知识智能服务的深度融合。研究方法:以土地类行政处罚裁量基准文件为数据基础设计裁量知识表达模型,构建裁量知识图谱作为结构化知识库...
研究目的:探索大语言模型在土地类行政处罚裁量场景中的领域适配路径,实现裁量规则结构化解析与裁量知识智能服务的深度融合。研究方法:以土地类行政处罚裁量基准文件为数据基础设计裁量知识表达模型,构建裁量知识图谱作为结构化知识库,采用LoRA微调技术对预训练大语言模型进行领域适配。研究结果:(1)“模式层—数据层”裁量知识表达范式中,模式层通过本体建模实现“事项—依据—情节—处罚”的语义化关联,数据层依托实例化数据完成裁量知识的结构化存储;(2)基于知识图谱查询语言检索算法,自动化映射裁量知识中关键节点与关系,实现了裁量领域知识形式化表达;(3)采用微调技术对模型进行参数优化,在裁量知识问答、诊断预警信息生成等核心任务中验证了大语言模型适配效能。研究结论:裁量知识图谱可有效破除裁量“知识孤岛”困境,知识赋能的裁量领域大语言模型可以为土地管理现代化提供有效帮助。
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关键词
土地类行政处罚裁量
知识图谱
大语言模型
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职称材料
题名
土地类行政处罚裁量知识图谱构建与赋能大语言模型应用研究
1
作者
赵绍轩
周晓光
侯东阳
柳婷
贺鸿愿
符雨星
机构
中南大学地球科学与信息物理学院
宁波市测绘和遥感技术研究院
湖南省第一测绘院
出处
《中国土地科学》
北大核心
2025年第7期33-44,共12页
基金
国家重点研发计划(2022YFB390420501)。
文摘
研究目的:探索大语言模型在土地类行政处罚裁量场景中的领域适配路径,实现裁量规则结构化解析与裁量知识智能服务的深度融合。研究方法:以土地类行政处罚裁量基准文件为数据基础设计裁量知识表达模型,构建裁量知识图谱作为结构化知识库,采用LoRA微调技术对预训练大语言模型进行领域适配。研究结果:(1)“模式层—数据层”裁量知识表达范式中,模式层通过本体建模实现“事项—依据—情节—处罚”的语义化关联,数据层依托实例化数据完成裁量知识的结构化存储;(2)基于知识图谱查询语言检索算法,自动化映射裁量知识中关键节点与关系,实现了裁量领域知识形式化表达;(3)采用微调技术对模型进行参数优化,在裁量知识问答、诊断预警信息生成等核心任务中验证了大语言模型适配效能。研究结论:裁量知识图谱可有效破除裁量“知识孤岛”困境,知识赋能的裁量领域大语言模型可以为土地管理现代化提供有效帮助。
关键词
土地类行政处罚裁量
知识图谱
大语言模型
Keywords
land-related administrative penalty discretion
knowledge graph
large language model
分类号
F301.2 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
土地类行政处罚裁量知识图谱构建与赋能大语言模型应用研究
赵绍轩
周晓光
侯东阳
柳婷
贺鸿愿
符雨星
《中国土地科学》
北大核心
2025
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