面向电信诈骗防治的情报知识高效抽取与智能利用方法研究OACHSSCD

[目的]针对当前电信网络诈骗案情数据处理效率不高、情报知识利用率不足的问题,提出一种由国产大语言模型赋能的电信诈骗防范情报知识抽取与智能问答方法。[方法]首先,利用领域知识增强的提示词引导大语言模型从多源案例文本中精准抽取情报知识;其次,构建“具体—抽象”双层事理图谱,以刻画诈骗行为的演化路径与关联模式;最后,设计多智能体协同的问答机制,融合事理图谱的结构化知识与大模型的内容生成能力,实现可靠的反诈知识问答。[结果/结论]实验结果表明,在有限标注数据下,该方法在知识抽取任务上显著优于传统深度学习模型与ChatGPT;所提出的问答机制在各类问题上均能生成依据充分、可信度高的答案,为电信诈骗情报的自动化处理与实际应用提供支持。