摘要
本发明提供一种基于多语言语义检索的知识编辑方法,属于自然语言处理技术领域,该方法通过多语言知识检索与上下文编辑两阶段实现跨语言知识更新:先利用基于XLM‑R的多语言检索模型,将查询和知识库条目映射至共享语义空间,通过分类器判断语义相关性并检索目标语言知识;再以零样本或小样本模式,将检索结果与查询拼接生成提示模板,输入大语言模型完成编辑。其创新在于突破单语限制,支持12种语言协同更新,采用“检索‑编辑”解耦架构实现模型无关适配,融合检索与上下文学习提升编辑精准性。该方法可高效修正多语言大模型事实错误,适用于搜索引擎、智能客服等场景,避免全模型重训练成本,显著提高跨语言知识更新的效率与准确率。