基于 DeepSeek 的地球物理知识问答模型建立技术研究
作 者：
梁一飞；闫露露；孙晓杰；刘长治；宋建
摘 要：
近年来，地球物理观测技术的快速发展推动了该领域海量文献与研究资料的积累，但多源异构、结构复杂的文献特征导致科研人员在知识获取与信息整合方面面临效率低下的问题。为此，文章基于大语言模型（Large Language Model, LLM）的自然语言理解与语义推理能力，提出了一种面向地球物理物探领域的智能知识问答模型构建方法。研究首先构建了覆盖地震勘探等方向的大规模专业语料与知识数据集，为模型训练提供了坚实的数据基础。随后，结合领域知识体系与任务特点，设计了针对性的大语言模型优化策略，实现了模型在物探领域专业术语理解与知识表达能力的提升。实验结果表明，该模型在领域问题回答的准确性与专业性方面要优于通用模型。
来 源：
《信息产业报道》 2026-03