研究人员开发了一个两阶段工作流程，以协助工程和构建法国法律知识图谱，特别是侧重于维护法规。该过程涉及实体的开放式提取和三元组，使用基于嵌入的融合进行标签归一化，以及诱导候选对象属性。后续阶段利用生成的本体对整个语料库进行封闭式提取和RDF图谱构建。使用GPT-4.1和mistral-large-2512进行的实验证明了有效的结构化输出和类对齐，显著减少了重复的实体和谓词。 AI
影响 这项研究展示了LLM在复杂法律文本分析中的新颖应用，有望简化结构化法律知识库的创建。
排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了使用LLM进行本体工程和知识图谱构建的新颖方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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