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摘要： ［目的／意义］旨在应对非物质文化遗产在现代化与全球化进程中面临的知识碎片化、语义孤立与表达方式单一等挑战，构建系统化、智能化的数字保护机制。\[方法/过程\]以瑶族长鼓舞为案例，提出基于大语言模型的多模态知识图谱构建框架，融合文本挖掘、语音/图像识别与语义嵌入技术，实现实体识别、关系抽取与属性建模，并借助TransE推理支持隐性知识发现与动态更新。\[结果/结论\]依托Neo4j与Vue3开发的系统具备语义检索、智能问答和多模态交互功能。构建的知识图谱包含500余个实体与1 200余条语义关系，系统显著提升了非遗知识的语义表达能力与用户可访问性，验证了大语言模型在非遗数字化保护中的有效性，并为多模态文化知识构建提供了技术路径与理论支持。
