近日，山东大学数智边疆实验室与地方企业联合，在去年发布的“边疆大模型”基础上，成功研发智能助手系统，该系统深度融合命名实体识别（NER）、多语言文本标点、语境化语义解析等核心技术，实现边疆研究领域从数据治理到知识挖掘的全链路智能化支持。

一、技术突破：边疆大模型的跨学科融合创新

针对边疆研究长期面临的多语言混杂、历史文献标注复杂、实体关系多元等痛点，实验室基于百万级边疆专题语料库，构建了面向垂直场景的“边疆大模型”。该模型通过引入多任务联合训练框架，在通用大模型能力基础上，强化对边疆地名、民族称谓、历史事件、政策术语等特定实体识别精度，同时攻克低资源语料的自动标点与分词难题，支持现代汉语与古文的混合文本处理，为边疆文献数字化提供底层技术支撑。

二、全栈赋能：从数据治理到决策支持的一体化平台

依托该智能助手，实验室对原有“数字边疆平台”进行全面升级，形成三大核心功能模块：  

1.智能文献抽取与预处理系统：实现跨境多语种专题文献一键抽取，并生成半结构化文本数据。在此基础上，实现边疆史料（如地方志、档案、碑刻）的智能标点、实体抽取与时空标签生成，处理效率较人工提升30倍。

2.数典述疆智能助手一键命名实体识别：该功能运用了基于边疆综合智能体所构建的、具备 20 万节点级的边疆知识图谱。此知识图谱为多维关联网络，通过知识图谱增强（KG-RAG）技术，为一键命名实体识别功能提供有力支撑，使其能够更高效、精准地发挥相应作用。

实验室主任苗威教授表示，边疆大模型不仅是技术工具，更是连接历史与现实、学术与社会的桥梁。传统边疆研究依赖学者手工整理碎片化信息，而我们的系统能将文献“翻译”成可计算的数据，让研究者聚焦于更高维的知识发现，未来我们将开放API接口，与学界共建边疆数智生态。

目前，该成果由国家社科基金冷门绝学团队项目支持，并与智谱AI、和鲸科技等省内外企业达成战略合作。实验室计划于2025年第三季度发布开源社区版，为边疆研究范式的数字化转型。

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山东大学数智边疆实验室  

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