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

📋 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. 该方法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，并引入强化学习优化决策。
  3. 实验表明，该机制显著降低了设备故障响应时间，提高了F1值，并降低了决策错误的成本。

📝 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，设计一个两层图神经网络（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，面临着海量非结构化数据的语义理解难题，传统方法难以有效提取和利用这些数据中蕴含的知识。此外，现有的数字化转型驱动机制缺乏智能决策能力，难以根据实际情况进行动态调整和优化，导致转型效率低下，成本高昂。

核心思路：本研究的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的语义理解能力，结合知识图谱的结构化知识表示，构建一个智能化的数字化转型驱动机制。通过LLM提取非结构化数据中的知识，并将其融入到知识图谱中，从而实现对企业业务的全面理解。然后，利用强化学习优化决策路径，实现驱动机制的动态调整和优化。

技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个模块：1) 数据预处理模块：使用微调的BERT模型进行实体识别和关系抽取，处理多源异构文本数据。2) 语义增强模块：利用GPT-4生成语义增强的向量表示，提升知识表示的质量。3) 知识图谱构建模块：设计一个两层图神经网络（GNN）架构，融合LLM输出的语义向量与业务元数据，构建动态可扩展的企业知识图谱。4) 决策优化模块：引入强化学习，优化决策路径生成，并使用奖励函数驱动机制迭代。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将大型语言模型的语义理解能力与知识图谱的结构化知识表示相结合，构建了一个智能化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知识，并实现驱动机制的动态调整和优化。

关键设计：在数据预处理阶段，BERT模型通过微调来适应特定领域的文本数据。在知识图谱构建阶段，GNN采用两层结构，旨在平衡表达能力和计算效率。强化学习部分，奖励函数的设计至关重要，需要根据具体的业务场景进行调整，以引导模型学习到最优的决策策略。具体参数设置和损失函数选择在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 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。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于制造业、金融业、零售业等多个领域，帮助企业更好地理解和利用数据，优化业务流程，提高决策效率，降低运营成本，加速数字化转型进程。未来，该方法有望进一步扩展到更复杂的业务场景，并与其他人工智能技术相结合，为企业提供更全面的数字化转型解决方案。

📄 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.