A Method for Constructing a Digital Transformation Driving Mechanism Based on Semantic Understanding of Large Models

📄 arXiv: 2601.04696v1 📥 PDF

作者: Huayi Liu

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2026-01-08

💡 一句话要点

提出基于大模型语义理解的数字化转型驱动机制，提升决策效率

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 数字化转型 大型语言模型 知识图谱 图神经网络 强化学习 语义理解 智能决策 BERT微调

📋 核心要点

  1. 企业数字化转型面临非结构化数据语义理解不足和智能决策依据缺乏的挑战。
  2. 结合大型语言模型和知识图谱，构建动态可扩展的企业知识图谱，优化决策路径。
  3. 在制造业案例中，显著降低了设备故障响应时间，提高了F1值，并降低了决策错误成本。

📝 摘要（中文）

针对数字化转型中非结构化数据语义理解不足和驱动机制缺乏智能决策依据的问题，本研究提出了一种结合大型语言模型（LLM）和知识图谱的方法。首先，使用微调的BERT模型对多源异构文本进行实体识别和关系抽取，并利用GPT-4生成语义增强的向量表示；其次，设计了一个双层图神经网络（GNN）架构，将LLM输出的语义向量与业务元数据融合，构建动态可扩展的企业知识图谱；然后，引入强化学习来优化决策路径生成，并使用奖励函数来驱动机制迭代。在制造业案例中，该机制将设备故障场景的响应时间从7.8小时缩短到3.7小时，F1值达到94.3%，年度数字化转型成本中决策错误的补偿降低了45.3%。该方法通过整合大型模型语义理解与结构化知识，显著提高了数字化转型驱动机制的智能水平和执行效率。

🔬 方法详解

问题定义：企业在数字化转型过程中，面临海量非结构化数据，难以有效提取和理解其中的语义信息，导致驱动机制缺乏智能决策依据。现有方法难以将大型语言模型的语义理解能力与企业自身的业务知识有效结合，从而影响数字化转型的效率和效果。

核心思路：本研究的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语义理解能力，结合企业自身的业务元数据，构建一个动态可扩展的企业知识图谱。通过知识图谱的推理能力，为数字化转型提供智能决策支持，并利用强化学习不断优化决策路径，提升驱动机制的效率。

技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 数据预处理：利用微调的BERT模型对多源异构文本进行实体识别和关系抽取。2) 语义增强：使用GPT-4生成语义增强的向量表示。3) 知识图谱构建：设计一个双层图神经网络（GNN）架构，将LLM输出的语义向量与业务元数据融合，构建动态可扩展的企业知识图谱。4) 决策优化：引入强化学习来优化决策路径生成，并使用奖励函数来驱动机制迭代。

关键创新：本研究的关键创新在于将大型语言模型的语义理解能力与企业知识图谱相结合，构建了一个动态可扩展的数字化转型驱动机制。与传统方法相比，该方法能够更有效地利用非结构化数据中的语义信息，提供更智能的决策支持，并能够通过强化学习不断优化决策路径。

关键设计：在知识图谱构建中，采用了双层GNN架构，第一层用于融合实体和关系的语义向量，第二层用于融合业务元数据。强化学习中，奖励函数的设计至关重要，需要综合考虑决策的准确性、效率和成本等因素。BERT模型的微调和GPT-4的prompt设计也需要根据具体的业务场景进行优化。

📊 实验亮点

在制造业案例中，该机制将设备故障场景的响应时间从7.8小时缩短到3.7小时，F1值达到94.3%，年度数字化转型成本中决策错误的补偿降低了45.3%。这些数据表明，该方法能够显著提高数字化转型驱动机制的智能水平和执行效率，为企业带来显著的经济效益。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于制造业、金融、医疗等领域的数字化转型。通过构建企业知识图谱，可以提升企业对数据的理解和利用能力，优化业务流程，提高决策效率，降低运营成本，从而增强企业的市场竞争力。未来，该方法可以进一步扩展到更多领域，例如智慧城市、智能交通等。

📄 摘要（原文）

In the process of digital transformation, enterprises are faced with problems such as insufficient semantic understanding of unstructured data and lack of intelligent decision-making basis in driving mechanisms. This study proposes a method that combines a large language model (LLM) and a knowledge graph. First, a fine-tuned BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) model is used to perform entity recognition and relationship extraction on multi-source heterogeneous texts, and GPT-4 is used to generate semantically enhanced vector representations; secondly, a two-layer graph neural network (GNN) architecture is designed to fuse the semantic vectors output by LLM with business metadata to construct a dynamic and scalable enterprise knowledge graph; then reinforcement learning is introduced to optimize decision path generation, and the reward function is used to drive the mechanism iteration. In the case of the manufacturing industry, this mechanism reduced the response time for equipment failure scenarios from 7.8 hours to 3.7 hours, the F1 value reached 94.3%, and the compensation for decision errors in the annual digital transformation cost decreased by 45.3%. This method significantly enhances the intelligence level and execution efficiency of the digital transformation driving mechanism by integrating large model semantic understanding with structured knowledge.