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图 ４ 防汛实体知识解析器

系决策 ２和防汛实体间关系决策 ３，三个 ＡＩ单元并行工作，根据 ＬＬＭ生成的知识通过直接提问、判
断声明正误和限制性选择答案三种方式做出三次回答，最后将答案进行合并得到一个更全面、更合理
的结果从而完成关系推理。决策 １和决策 ２中有效提示需根据每种关系类型量身定制，由于中文中一
词多义性，单一词语可能造成歧义，导致 ＬＬＭ 生成无效的回答。例如：“实体＿１和实体＿２之间是否
具有存在风险关系”，由于存在风险在不同领域中关联到知识不同，ＬＬＭ 会生成 “它们之间具有一定
的关系” 这种模糊的无效回答，而不是做出 “是” 或 “否” 的直接判断。为此，本文在提示中将每
种关系替换为该关系的描述，防汛实体间关系决策 １中各关系类型提示如下：
存在风险：基于上述知识回答，｛实体＿１｝和｛实体＿２｝是否具有 “某一工程部位会出现某种风险
事件” 这种关系？
连带险情：基于上述知识回答，｛实体＿１｝和｛实体＿２｝是否具有 “某一工程险情可能会连带另一
种工程险情的发生” 这种关系？
采取方法：基于上述知识回答，｛实体＿１｝和｛实体＿２｝是否具有 “出现某种险情时需要采取某种
方法抢护” 这种关系？
功能相似：基于上述知识回答，｛实体 ＿１｝和 ｛实体 ＿２｝是 否 具有 “不同 物 料之 间 可 替代” 这种
关系？
功能对比：基于上述知识回答，｛实体 ＿１｝和 ｛实体 ＿２｝是 否 具有 “物料 之 间的 效 率 对比” 这种
关系？
防汛实体间关系决策 ２中通过判断声明正误，再次对实体间关系类型进行决策，各关系类型声明
如下：
存在风险：基于上述知识判断，｛实体＿１｝和｛实体＿２｝具有 “某一工程部位会出现某种风险事件”
这种关系。
连带险情：基于上述知识判断，｛实体＿１｝和｛实体＿２｝具有 “某一工程险情可能会连带另一种工
程险情的发生” 这种关系。
采取方法：基于上述知识判断，｛实体＿１｝和｛实体＿２｝具有 “出现某种险情时需要采取某种方法
抢护” 这种关系。
功能相似：基于上述知识判断，｛实体＿１｝和｛实体＿２｝具有 “不同物料之间可替代” 这种关系。
功能对比：基于上述知识判断，｛实体＿１｝和｛实体＿２｝具有 “物料之间的效率对比” 这种关系。
防汛实体间关系 决 策 ３中，将 ５种关系 视 为 ５个选 项 作为 提 示，引 导 ＬＬＭ 做 第 三 次 决 策，如
图 ５ － Ⅰ中决策 ３所示。
以存在风险关系 推 理 为 例，ＲＤｅｒ将 ＫＰｅｒ挖 掘 并 组 合 的 实 体 相 关 知 识 以 固 定 格 式 输 入 到 ＬＬＭ
中。防汛实体间关系决策 １通过开放式提问得到 “是” 或 “否” 的准 确 回答。防 汛 实 体间关系决
策 ２通过判断所设声明的正误得到 “正确” 或 “不正确” 的回答。防汛实体 间关 系决 策 ３通过限

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