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知识引导的预训练：将结构知识融入预训练过程

课题分析与写作指导

本课题《知识引导的预训练：将结构知识融入预训练过程》旨在解决当前大规模预训练语言模型（PLM）在训练过程中面临的“数据饥渴”与“知识匮乏”双重挑战。随着模型参数量的指数级增长，单纯依赖海量无标注文本进行“从头学起”的自监督学习，不仅计算成本高昂，而且难以习得精准的事实性知识与逻辑推理能力。本研究的核心内容在于探索如何将知识图谱、逻辑规则库等结构化的先验知识有效注入到预训练过程中，通过构建知识增强的预训练目标函数与模型架构，引导模型更高效地学习语义表示，从而在降低训练资源消耗的同时，显著提升模型在下