Volume 2,Issue 7
基于AIGC的文献检索优化策略研究：融合语义理解与知识图谱
数字化时代背景下，学术文献爆炸式增长与信息过载问题愈发严重。本文提出基于AIGC技术的文献检索优化策略，构建融合语义理解与知识图谱的检索优化框架。研究通过预训练语言模型（PLM）与领域自适应技术实现文献语义编码与意图识别，通过语义相似度计算与多粒度匹配深入语义理解；借助实体抽取、关系标注与属性融合构建学术文献知识图谱，利用图神经网络（GNN）增强知识推理性能，设计动态更新机制确保时效性；融合PLM与GNN设计语义-图谱联合检索引擎，引入生成式反馈机制，基于用户行为日志的隐形反馈建模，利用强化学习驱动检索策略自适应调整，以提升文献检索精度与效率，促进学术交流与创新。
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