融合GPT和知识图谱的洪涝应急决策智能问答系统研究

为提高生成式预训练语言大模型(generative pre-trained transformer, GPT)的应急管理信息分析能力,以实现洪涝灾害应急处置过程中的在线辅助决策,提出融合GPT和知识图谱的应急决策智能问答系统(KG-GPT)。改进GPT架构以识别问题中的关键信息,利用知识图谱推理应急领域知识并生成具有逻辑性的回答;结合洪涝灾害的实际应急决策问答数据集并编制演练脚本,使用自动评估和专家评估方法将本系统与GPT进行对比实验。研究结果表明:该系统成功融合应急领域知识图谱和GPT模型,能够深刻理解问题的背景信息并生成流畅回答;与GPT相比,该系统可为决策者提供更快速准确的在线辅助决策工具。研究结果可提升洪涝灾害应急信息分析和决策效率。