基于大模型的古汉语文本资讯抽取系统设计与实现

1. 系统概述

1.1. 项目背景与意义

古汉语文献，如经史子集、地方志、墓志铭、医案等，是中华文明的核心载体。这些文献数量浩如烟海，但其信息多以非结构化的自然语言形式存在，给学术研究、文化传承和知识发现带来了巨大挑战。传统的人工标注和整理方式效率低下，且严重依赖专家的个人学识。

近年来，大语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）领域取得了突破性进展，其在上下文理解、泛化能力和少样本学习方面的优势，为古汉语信息处理提供了新的范式。本系统旨在利用大模型的能力，构建一个自动化、智能化的古汉语资讯抽取（Information Extraction, IE）平台。用户可以通过定义自定义本体（Ontology），从上传的古文文本中精准地抽取出结构化的知识，如人物、地点、官职、事件等，并最终形成知识图谱、表格等多种形式的输出，极大地提升古籍数字化与知识化的效率。

1.2. 系统核心目标

1. 多功能抽取：支持基于用户自定义本体的命名实体识别（NER）和事件抽取（EE）。
2. 大模型驱动：以大型语言模型（如 GPT、ChatGLM、ERNIE、古文专用模型等）为核心推理引擎，实现高准确率和泛化能力。
3. 用户友好：提供图形化界面（Web）用于上传文本、管理本体、查看和导出结果。
4. 结构化输出：生成标准化的结构输出，如 XML、JSON、CSV 等，便于后续分析和存储。
5. 扩展功能：集成知识问答（KBQA）和可视化功能，并预留 OCR 接口以处理图像格式的古籍。

1.3. 与“吾与点”平台的参考

“吾与点”是一个典型的人文知识图谱平台，其核心思想是“用户定义Schema（模式）+机器自动化标注”。本系统借鉴其核心工作流：

• 本体先行：用户（研究者）根据其研究领域（如宋史官制、唐代地理）定义一套专属的实体和事件类型（Ontology）。
• 自动化标注：系统根据该本体对大批量文本进行自动扫描和标注。
• 知识应用：将抽取结果转化为可查询、可关联、可可视化的知识图谱。

2. 系统架构设计

本系统采用分层架构，保证各模块间的低耦合和高内聚。整体架构如下图所示：

+-------------------------------------------------------+
|                 用户界面层 (User Interface Layer)       |
+-------------------------------------------------------+
|  - Web前端 (Vue.js/React)                             |
|    * 文本上传与管理界面                               |
|    * 本体管理界面 (YAML/JSON上传/编辑)                |
|    * 任务配置与启动界面                               |
|    * 结果可视化与导出界面 (表格、图谱、XML预览)        |
|    * 知识问答交互界面                                 |
+-------------------------------------------------------+
|                应用服务层 (Application Service Layer)  |
+-------------------------------------------------------+
|  - RESTful API (FastAPI/Flask)                        |
|    * /api/upload_text          (文本上传)              |
|    * /api/upload_ontology      (本体上传)              |
|    * /api/run_ie               (启动抽取任务)          |
|    * /api/result/<task_id>     (查询结果)              |
|    * /api/export/<format>      (导出结果)              |
|    * /api/qa                   (知识问答)              |
+-------------------------------------------------------+
|               核心引擎层 (Core Engine Layer)           |
+-------------------------------------------------------+
|  +-------------------+    +-------------------------+ |
|  |  任务调度器        |    |  知识管理与缓存层        | |
|  | (Celery)          |    |  - 文本缓存 (Redis)     | |
|  +-------------------+    |  - 本体缓存             | |
|                           |  - 结果存储 (MongoDB)   | |
|  +--------------------------------------------------+ |
|  |          资讯抽取引擎 (Information Extraction Engine)| |
|  +--------------------------------------------------+ |
|  |  - 数据预处理模块 (Text Preprocessor)            | |
|  |  - 大模型接口层 (LLM Adapter)                    | |
|  |  - 提示词工程管理器 (Prompt Engineering Manager) | |
|  |  - 后处理与结构化模块 (Post-processor)           | |
|  +--------------------------------------------------+ |
|  |         知识问答引擎 (QA Engine)                  | |
|  +--------------------------------------------------+ |
|  |         知识图谱可视化引擎 (Optional)             | |
|  +--------------------------------------------------+ |
+-------------------------------------------------------+
|               数据存储层 (Data Storage Layer)         |
+-------------------------------------------------------+
|  - 关系型数据库 (PostgreSQL): 用户、任务元数据管理     |
|  - 文档数据库 (MongoDB): 存储文本、本体、抽取结果      |
|  - 缓存数据库 (Redis): 缓存中间状态、API响应          |
|  - 文件存储: 保存上传的原始文本、本体文件、导出文件    |
+-------------------------------------------------------+

3. 模块详细设计与实现

3.1. 数据输入与预处理模块

功能：负责接收用户输入的原始数据并进行清理、标准化，为后续的资讯抽取做准备。

输入源：

1. 纯文本输入：用户直接粘贴或上传 .txt 文件。
2. 文件上传：支持 .txt, .csv (多文本)。
3. 本体文件：用户上传的 YAML 或 JSON 格式的本体定义文件。
4. (可选) OCR 输入：通过集成 Tesseract、PaddleOCR 或商用 OCR API，处理用户上传的古籍图片（.jpg, .png），先转换为文本再进行处理。

预处理流程：

1. 编码处理：确保文本使用 UTF-8 编码，处理可能存在的乱码问题。
2. 文本清洗：
   • 去除无关字符、现代标点（可根据需求保留）。
   • 处理古籍中特有的排版格式，如竖排文字转换（需特定算法）。
   • 基本文本规范化。
3. 文本分句与分段：使用基于规则或模型的方法对连续的古文进行分句。这是一个关键且具有挑战性的步骤，因为古文的句读与现代汉语不同。
   • 简单规则：可根据“。”、“？”、“！”等显式标点分句，但古籍常无标点。
   • 模型方案：使用在古文上微调过的分词（CWS）或标点预测模型（如 ERNIE, LSTM+CRF）进行自动句读。
4. 文本切片：对于长文本，由于大模型有上下文长度限制（Context Window），需要将文本切分成重叠的片段（Chunks）。例如，使用滑动窗口（Sliding Window）算法，窗口大小为 2000 字符，步长为 1000 字符，以确保上下文信息不丢失。

实现代码示例 (Python)：

import re
from typing import List
import zhconv  # 用于简繁转换

class TextPreprocessor:
    def __init__(self):
        # 可以加载自定义字典或模型用于分句
        pass

    def clean_text(self, text: str) -> str:
        """基础文本清洗"""
        # 去除多余的空格、换行符
        text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
        # 可选：统一转换为简体中文，假设模型在简体上表现更好
        text = zhconv.convert(text, 'zh-cn')
        return text

    def sentence_segmentation(self, text: str) -> List[str]:
        """古文分句函数（简易版）"""
        # 这是一个非常基础的基于规则的实现，实际项目需要更复杂的模型
        # 规则1：根据句号、问号、感叹号等分句
        sentences = re.split(r'([。！？!?])', text)
        sentences = [''.join(i).strip() for i in zip(sentences[0::2], sentences[1::2])]
        # 规则2：对于没有标点的文本，可以根据一些语义单元或固定词来切分（效果有限）
        if not sentences or len(''.join(sentences)) < len(text) / 2:
            # 如果切分失败或切分出的句子太少，fallback到按长度切分
            sentences = [text[i:i+100] for i in range(0, len(text), 100)]
        return [s for s in sentences if s]  # 过滤空句子

    def chunk_text(self, text: str, window_size: int = 2000, stride: int = 1000) -> List[str]:
        """使用滑动窗口切割长文本"""
        chunks = []
        start = 0
        while start < len(text):
            end = start + window_size
            chunk = text[start:end]
            chunks.append(chunk)
            start += stride
            # 如果剩余文本不足一个stride，则跳出循环
            if start >= len(text):
                break
        return chunks

# 使用示例
preprocessor = TextPreprocessor()
raw_text = "上传的古文文本..."
cleaned_text = preprocessor.clean_text(raw_text)
sentences = preprocessor.sentence_segmentation(cleaned_text)
# 或者对于长文，直接分块
chunks = preprocessor.chunk_text(cleaned_text)

3.2. 资讯抽取（IE）引擎

这是系统的核心，负责调用大模型并根据本体定义执行 NER 和 EE。

3.2.1. 本体管理子模块

功能：解析用户上传的 YAML/JSON 本体文件，将其转化为系统内部可用的 schema 结构，并用于构造大模型的提示词（Prompt）。

本体定义示例 (YAML)：

# ontology.yaml
version: "1.0"
description: "《资治通鉴》战国部分人物与事件本体"
entities:
  - name: "人物"
    description: "历史中出现的人物姓名"
    attributes:
      - "字"
      - "号"
      - "官职"
  - name: "地点"
    description: "历史中的地理位置，如国家、城市、地区"
  - name: "战争"
    description: "一场军事冲突事件"
    attributes:
      - "时间"
      - "地点" # 可关联到实体类型“地点”
      - "进攻方"
      - "防守方"
      - "结果"
events:
  - name: "出任官职"
    description: "人物被任命为某个官职的事件"
    arguments:
      - role: "人物"
        entity: "人物"
      - role: "官职"
        type: "text"
      - role: "时间"
        type: "text"

实现代码示例：

import yaml
from pydantic import BaseModel
from typing import List, Optional

class EntityDefinition(BaseModel):
    name: str
    description: str
    attributes: Optional[List[str]] = None

class EventArgument(BaseModel):
    role: str
    entity: Optional[str] = None  # 如果指向某个实体类型，则填写
    type: Optional[str] = "text"  # 默认是文本

class EventDefinition(BaseModel):
    name: str
    description: str
    arguments: List[EventArgument]

class Ontology(BaseModel):
    version: str
    description: str
    entities: List[EntityDefinition]
    events: List[EventDefinition]

class OntologyManager:
    def __init__(self):
        self.ontology = None

    def load_from_yaml(self, file_path: str):
        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            data = yaml.safe_load(f)
        self.ontology = Ontology(**data)
        return self.ontology

# 使用示例
ontology_manager = OntologyManager()
ontology = ontology_manager.load_from_yaml("user_uploaded_ontology.yaml")

3.2.2. 大模型接口层 (LLM Adapter)

功能：提供统一的接口与不同的大模型API（如 OpenAI GPT-4, Anthropic Claude, 国内阿里通义千问、智谱AI、本地部署的 ChatGLM3/LLaMA3）进行交互。这一层封装了各个API的差异，如调用方式、参数、费用计算等。

实现代码示例：

import openai
from openai import OpenAI
import os
from abc import ABC, abstractmethod

class LLMClient(ABC):
    """大模型客户端的抽象基类"""
    @abstractmethod
    def generate(self, prompt: str, **kwargs) -> str:
        pass

class OpenAIClient(LLMClient):
    def __init__(self, api_key: str, model: str = "gpt-4-turbo-preview"):
        self.client = OpenAI(api_key=api_key)
        self.model = model

    def generate(self, prompt: str, temperature: float = 0.1, max_tokens: int = 2000) -> str:
        try:
            response = self.client.chat.completions.create(
                model=self.model,
                messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
                temperature=temperature,  # 低温度保证输出确定性高
                max_tokens=max_tokens,
            )
            return response.choices[0].message.content
        except Exception as e:
            print(f"调用OpenAI API出错: {e}")
            return ""

# 可以类似地实现 ChatGLMClient, QwenClient 等
# class QwenClient(LLMClient):
#    ...

class LLMAdapter:
    """LLM适配器，根据配置选择具体的客户端"""
    def __init__(self, config: dict):
        self.config = config
        self.client = self._initialize_client()

    def _initialize_client(self) -> LLMClient:
        provider = self.config.get('provider', 'openai')
        if provider == 'openai':
            return OpenAIClient(api_key=os.getenv('OPENAI_API_KEY'), model=self.config.get('model'))
        # elif provider == 'qwen':
        #   return QwenClient(...)
        else:
            raise ValueError(f"不支持的LLM提供商: {provider}")

    def generate(self, prompt: str, **kwargs) -> str:
        return self.client.generate(prompt, **kwargs)

3.2.3. 提示词工程管理器 (Prompt Engineering Manager)

功能：这是决定抽取效果的关键模块。它将预处理后的文本和本体定义组合成精心设计的提示词（Prompt），引导大模型进行结构化输出。

提示词设计原则：

1. 系统角色设定：明确告诉模型它的角色（“你是一个资深中国古代历史学家…”）。
2. 任务定义清晰：明确说明要执行 NER 和 EE 任务。
3. 本体描述详尽：将解析后的本体结构（实体/事件类型、描述、属性）清晰地插入提示词。
4. 输出格式限定：严格要求模型以指定的格式（如 JSON、XML）输出，这对于后续自动化处理至关重要。可以使用 few-shot learning 提供示例。
5. 处理长文本策略：指示模型处理的是文本片段，并关注片段内的信息。

实现代码示例：

class PromptManager:
    def __init__(self, ontology: Ontology):
        self.ontology = ontology

    def _build_entity_definition_prompt(self) -> str:
        prompt_section = "## 实体定义\\n"
        for entity in self.ontology.entities:
            prompt_section += f"- {entity.name}: {entity.description}"
            if entity.attributes:
                prompt_section += f" 其属性包括：{', '.join(entity.attributes)}。"
            prompt_section += "\\n"
        return prompt_section

    def _build_event_definition_prompt(self) -> str:
        prompt_section = "## 事件定义\\n"
        for event in self.ontology.events:
            prompt_section += f"- {event.name}: {event.description}\\n"
            prompt_section += "  事件参与者：\\n"
            for arg in event.arguments:
                entity_ref = f"（类型：{arg.entity})" if arg.entity else ""
                prompt_section += f"  - {arg.role}{entity_ref}\\n"
        return prompt_section

    def build_ie_prompt(self, text_chunk: str) -> str:
        system_role = "你是一位精通中国古代文献的专家，专门从事文本的结构化信息抽取工作。请严格按照要求完成任务。"
        task_instruction = f"""
请从以下提供的古汉语文本片段中，精确地抽取出所有符合下面定义的实体和事件信息。
注意：文本是长文的一部分，请只关注当前片段内的信息。

{self._build_entity_definition_prompt()}
{self._build_event_definition_prompt()}

## 输出要求
1.  识别所有提到的实体，并分类。
2.  识别所有发生的事件，并绑定相关参数。
3.  **输出必须为严格的JSON格式**，结构如下：
{{
  "entities": [
    {{
      "type": "实体类型",
      "name": "实体名称",
      "attributes": {{ ... }} // 可选，如果有属性信息则填写
    }}
  ],
  "events": [
    {{
      "type": "事件类型",
      "arguments": {{
        "参数角色1": "参数值1",
        "参数角色2": "参数值2"
      }}
    }}
  ]
}}

## 待分析文本
{text_chunk}
"""
        full_prompt = f"{system_role}\\n\\n{task_instruction}"
        return full_prompt

3.2.4. 执行与后处理子模块

功能：协调整个抽取流程，调用上述模块，并对大模型的原始输出进行校验、去重和整合。

流程：

1. 任务分解：将一篇长文分解为多个文本块（Chunks）。
2. 并行处理：使用 Celery 等分布式任务队列，并行处理多个文本块，提高效率。
3. 模型调用：对于每个文本块，用 PromptManager 生成提示词，然后用 LLMAdapter 调用大模型。
4. 输出解析：尝试将模型的输出解析为 JSON 对象。
5. 后处理：
   • 去重：同一实体或事件在不同块中出现需要去重。可以使用哈希（如对实体名称和类型做哈希）或更复杂的相似度计算（如余弦相似度）。
   • 冲突解决：不同块中对同一实体的属性描述可能冲突，可采用简单投票或置信度加权。
   • 跨块关联：高级功能，尝试将不同块中提到的相同实体或事件进行关联。
6. 结果聚合：将所有块的处理结果聚合为一篇文档的完整抽取结果。

实现代码示例：

import json
import hashlib
from celery import Celery

# 配置Celery
app = Celery('ie_tasks', broker='redis://localhost:6379/0')

class IEPostProcessor:
    def __init__(self):
        self.seen_entities = set()
        self.seen_events = set()

    def _generate_entity_hash(self, entity: dict) -> str:
        """生成实体的唯一哈希值，用于去重"""
        content = f"{entity['type']}:{entity['name']}"
        return hashlib.md5(content.encode('utf-8')).hexdigest()

    def process_chunk_result(self, chunk_result: dict, final_result: dict):
        """处理单个chunk的抽取结果，并合并到最终结果中，同时去重"""
        # 处理实体
        for entity in chunk_result.get('entities', []):
            e_hash = self._generate_entity_hash(entity)
            if e_hash not in self.seen_entities:
                self.seen_entities.add(e_hash)
                final_result['entities'].append(entity)
        # 处理事件（事件去重更复杂，可能需要比较所有参数，这里简化处理）
        for event in chunk_result.get('events', []):
            # 简单使用JSON字符串哈希作为事件ID，可能不精确
            e_hash = hashlib.md5(json.dumps(event, sort_keys=True).encode('utf-8')).hexdigest()
            if e_hash not in self.seen_events:
                self.seen_events.add(e_hash)
                final_result['events'].append(event)

@app.task
def process_text_chunk_task(chunk_text: str, ontology_dict: dict, chunk_id: int) -> dict:
    """Celery任务：处理一个文本块"""
    # 初始化组件（注意：在Celery worker中需要正确初始化）
    ontology = Ontology(**ontology_dict)
    prompt_manager = PromptManager(ontology)
    llm_adapter = LLMAdapter(config={'provider': 'openai'}) # Config应从外部传入

    prompt = prompt_manager.build_ie_prompt(chunk_text)
    llm_output = llm_adapter.generate(prompt)

    try:
        # 尝试解析LLM的JSON输出
        result = json.loads(llm_output)
        return result
    except json.JSONDecodeError as e:
        print(f"解析JSON失败 for chunk {chunk_id}: {llm_output}. Error: {e}")
        return {"entities": [], "events": []}

def run_ie_job(full_text: str, ontology: Ontology) -> dict:
    """主函数：运行整个IE任务"""
    preprocessor = TextPreprocessor()
    chunks = preprocessor.chunk_text(full_text)
    post_processor = IEPostProcessor()
    final_result = {"entities": [], "events": []}

    # 同步调用示例（实际应用应使用Celery异步）
    # 将ontology转换为字典以便序列化给Celery任务
    ontology_dict = ontology.dict()

    for i, chunk in enumerate(chunks):
        # 在实际部署中，这里应该是 `process_text_chunk_task.delay(chunk, ontology_dict, i)`
        chunk_result = process_text_chunk_task(chunk, ontology_dict, i) 
        post_processor.process_chunk_result(chunk_result, final_result)

    return final_result

3.3. 输出模块

功能：将抽取引擎产生的结构化结果（Python Dict）转换为用户指定的格式。

支持格式：

1. JSON：最通用的结构化数据交换格式。
2. XML：许多传统人文计算工具支持的格式（如 TEI 标准）。
3. CSV/Excel：表格形式，便于在 Excel 中查看和统计。实体和事件通常需要平铺成表格。
4. 知识图谱格式：
   • GraphML / GEXF：用于网络可视化工具（如 Gephi）。
   • Cypher / Cypher：用于导入 Neo4j 图数据库。

实现代码示例 (XML 导出)：

import xml.etree.ElementTree as ET
from xml.dom import minidom

def export_to_xml(ie_results: dict, filename: str):
    """将抽取结果导出为XML格式"""
    root = ET.Element("InformationExtractionResults")

    entities_elem = ET.SubElement(root, "Entities")
    for entity in ie_results['entities']:
        entity_elem = ET.SubElement(entities_elem, "Entity")
        entity_elem.set("type", entity['type'])
        name_elem = ET.SubElement(entity_elem, "Name")
        name_elem.text = entity['name']
        if 'attributes' in entity and entity['attributes']:
            attrs_elem = ET.SubElement(entity_elem, "Attributes")
            for key, value in entity['attributes'].items():
                attr_elem = ET.SubElement(attrs_elem, key)
                attr_elem.text = str(value)

    events_elem = ET.SubElement(root, "Events")
    for event in ie_results['events']:
        event_elem = ET.SubElement(events_elem, "Event")
        event_elem.set("type", event['type'])
        args_elem = ET.SubElement(event_elem, "Arguments")
        for role, value in event['arguments'].items():
            arg_elem = ET.SubElement(args_elem, role)
            arg_elem.text = str(value)

    # 格式化输出XML
    rough_string = ET.tostring(root, 'utf-8')
    reparsed = minidom.parseString(rough_string)
    pretty_xml_str = reparsed.toprettyxml(indent="  ")

    with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(pretty_xml_str)

3.4. 知识问答与查询功能 (可选但推荐)

功能：基于抽取出的结构化知识，提供自然语言的问答接口。

实现方案：

1. 方案A (基于检索)：将抽取出的实体和事件存入向量数据库（如 ChromaDB, Milvus）。当用户提问时，将问题转换为向量，在数据库中检索最相关的知识片段，然后将“问题+相关片段”组合成提示词发送给大模型，让模型生成答案。
2. 方案B (基于图谱查询)：如果将结果导入了图数据库（如 Neo4j），可以将自然语言问题通过模型转换为 Cypher 查询语句，执行查询后返回结果。

实现代码示例 (方案A - 检索增强生成 RAG)：

# 假设我们已经将final_result中的实体和事件信息存储到了ChromaDB中
# 每个知识片段是一个文档，包含文本和元数据（如实体类型、事件类型）

import chromadb
from chromadb.config import Settings

class QAEngine:
    def __init__(self, chroma_persist_dir: str = "./chroma_db"):
        self.client = chromadb.PersistentClient(path=chroma_persist_dir, settings=Settings(allow_reset=True))
        self.collection = self.client.get_or_create_collection(name="ancient_text_knowledge")
        self.llm_adapter = LLMAdapter(...) # 初始化LLM

    def add_knowledge(self, ie_results: dict):
        """将IE结果添加到向量数据库"""
        documents = []
        metadatas = []
        ids = []

        for i, entity in enumerate(ie_results['entities']):
            doc_text = f"实体：{entity['name']}， 类型：{entity['type']}。"
            if 'attributes' in entity:
                for k, v in entity['attributes'].items():
                    doc_text += f" {k}：{v}。"
            documents.append(doc_text)
            metadatas.append({"type": "entity", "entity_type": entity['type']})
            ids.append(f"entity_{i}")

        # ... 类似地添加事件知识
        self.collection.add(documents=documents, metadatas=metadatas, ids=ids)

    def answer_question(self, question: str) -> str:
        """回答用户问题"""
        # 1. 检索相关知识片段
        results = self.collection.query(
            query_texts=[question],
            n_results=3  # 检索最相关的3个片段
        )
        retrieved_docs = results['documents'][0]

        # 2. 构建Prompt给LLM
        context = "\\n".join(retrieved_docs)
        prompt = f"""
        你是一位中国古代历史助手。请根据以下提供的知识片段，回答问题。
        如果知识片段中没有足够的信息来回答问题，请直接说“根据现有资料无法回答该问题”。

        知识片段：
        {context}

        问题：{question}

        请直接给出答案：
        """
        answer = self.llm_adapter.generate(prompt)
        return answer

3.5. 知识图谱可视化 (可选)

功能：以图的形式展示实体和事件之间的关系，提供交互式探索。

实现方案：

• 使用前端库如 D3.js, ECharts, G6 (AntV) 或 Cytoscape.js 来绘制力导向图。
• 后端提供 API，返回符合可视化库要求的数据格式（通常是节点和边的列表）。
• 节点：实体。
• 边：事件或实体间的关系（如“属于”、“参与”、“发生于”）。

4. 系统部署与优化考虑

1. 性能：
   • 异步处理：使用 Celery + Redis/RabbitMQ 处理耗时的IE任务，避免阻塞Web请求。
   • 缓存：使用 Redis 缓存频繁访问的API结果和中间数据。
   • 模型选择：在效果和成本/速度间权衡。GPT-4 效果最好但慢且贵，GPT-3.5-turbo 更快更便宜，本地模型（ChatGLM3-6B）成本可控但能力稍弱。
2. 成本控制：
   • 监控大模型的 Token 使用量。
   • 对提示词进行优化，减少不必要的 Token 消耗。
   • 提供异步处理模式，让用户选择使用 cheaper 的模型。
3. 错误处理与鲁棒性：
   • 大模型API调用可能失败，需要重试机制。
   • 模型可能不按格式输出，需要强大的解析异常处理和后备方案。
4. 可扩展性：
   • 模块化设计使得更容易集成新的LLM提供商或OCR引擎。
   • 微服务架构便于水平扩展。

5. 结论与展望

本项目设计了一个基于大语言模型的、高度定制化的古汉语资讯抽取系统。它通过将用户专业领域知识（本体）与大模型的强大推理能力相结合，实现了对非结构化古籍文本的自动化、批量化知识提取，并转化为可计算、可查询的结构化数据。

未来工作展望：

1. 模型微调（Fine-tuning）：收集高质量的标注数据，在通用大模型的基础上进行领域微调（Domain Adaptation），可以显著提升在古文IE任务上的准确率和可靠性。
2. 复杂关系抽取：不仅抽取实体和事件，还能抽取更复杂的语义关系（如因果关系、亲属关系）。
3. 时序与地理信息分析：对抽取出的时间表达式和地理名称进行标准化，并在地图上进行时空可视化分析。
4. 跨文档知识融合：对不同文献中抽取的知识进行对齐和融合，构建更大规模、更完整的知识图谱。
5. 交互式标注与主动学习：允许专家对系统抽取结果进行校对和标注，并将这些反馈数据用于持续优化模型，形成人机协同的增强循环。

该系统不仅适用于学术研究，也有潜力应用于教育、数字人文、文化创意等多个领域，为挖掘和利用中华古籍这座宝库提供强大的智能化工具。