技術特征：

1.一種基于大模型知識推理的領域技術樹生成方法，包括：

2.根據(jù)權利要求1所述的基于大模型知識推理的領域技術樹生成方法，其特征在于，還包括：

3.根據(jù)權利要求1所述的基于大模型知識推理的領域技術樹生成方法，其特征在于，步驟1包括：

4.根據(jù)權利要求1-3任一所述的基于大模型知識推理的領域技術樹生成方法，其特征在于，步驟2包括：

5.根據(jù)權利要求4所述的基于大模型知識推理的領域技術樹生成方法，其特征在于，步驟3包括：

6.一種基于大模型知識推理的領域技術樹生成裝置，其特征在于，包括：

7.根據(jù)權利要求6所述的基于大模型知識推理的領域技術樹生成裝置，其特征在于，還包括：

8.根據(jù)權利要求6所述的基于大模型知識推理的領域技術樹生成裝置，其特征在于，所述數(shù)據(jù)檢索模塊，包括：檢索單元、排序單元和過濾單元；

9.根據(jù)權利要求6-8任一所述的基于大模型知識推理的領域技術樹生成裝置，其特征在于，所述高價值內容篩選模塊包括：遍歷單元、第一提示問題組成單元、匹配單元和高價值內容構建單元；

10.根據(jù)權利要求9所述的基于大模型知識推理的領域技術樹生成裝置，其特征在于，所述技術三元組抽取模塊包括：關系集構建單元、遍歷單元、第二提示問題組成單元和技術三元組生成單元；

技術總結
本發(fā)明屬于自然語言處理與人工智能技術領域，公開了一種基于大模型知識推理的領域技術樹生成方法及裝置。方法包括：利用領域技術關鍵詞對互聯(lián)網(wǎng)和/或領域專業(yè)知識庫進行檢索，得到并利用候選檢索內容和領域技術關鍵詞構建指令，調用領域大模型對該指令中候選檢索內容與技術關鍵詞的相關性進行判斷，得到并利用高價值候選檢索內容和領域技術關鍵詞構建指令，調用領域大模型從指令中抽取領域技術三元組；利用抽取的領域技術三元組生成領域技術樹。利用領域大模型強大的領域知識背景，對關鍵技術及其下游產業(yè)鏈進行深入挖掘，同時挖掘關鍵技術的下游技術和依賴技術，有效地提高了關鍵技術脈絡獲取的完整度和準確率，大大降低關鍵技術信息獲取難度。

技術研發(fā)人員：胡明昊,閆天偉,耿國桐,羅威,羅準辰,譚玉珊,田昌海
受保護的技術使用者：中國人民解放軍軍事科學院軍事科學信息研究中心
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/2