本发明公开一种基于大语言模型的知识图谱补全方法,首先,通过爬取大规模文本数据,获取初始数据集,并运用大语言模型对文本进行处理和抽取,得到一个包含丰富实体和关系的初始数据集。接下来,通过预定义模型对实体语义进行增强,以捕捉实体之间的语义相关性,并采用多关系图卷积网络编码器对知识图谱进行编码。然后,利用评分解码...
本发明公开一种基于大语言模型的知识图谱补全方法,首先,通过爬取大规模文本数据,获取初始数据集,并运用大语言模型对文本进行处理和抽取,得到一个包含丰富实体和关系的初始数据集。接下来,通过预定义模型对实体语义进行增强,以捕捉实体之间的语义相关性,并采用多关系图卷积网络编码器对知识图谱进行编码。然后,利用评分解码...