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申请/专利权人：昆明理工大学
摘要：本发明提供一种融合拓扑结构和语义信息的知识图谱补全方法，涉及自然语言处理知识图谱KG领域。本发明将大型语言模型LLM与知识图谱相结合，首先通过随机游走采样获得含有拓扑结构信息的采样路径并输入到LLM中，利用LLM理解并获取知识图谱当中的关系语义信息，从而生成更准确和丰富的路径信息用于模型训练。最终将从知识图谱当中枚举出的所有规则过滤后输入到训练好的模型当中来提取出优质的逻辑规则用于知识图谱补全。在Family、Kinship、UMLS等多个数据集上的实验表明，本发明提出的融合拓扑结构和语义信息的知识图谱补全方法是有效的。
主权项：1.一种融合拓扑结构和语义信息的知识图谱补全方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1、用随机游走采样的方法来实现对输入知识图谱当中的路径采样，获得包含拓扑结构信息的采样路径；步骤2、采用步骤1获得的包含拓扑结构信息的部分路径作为样例路径，通过去除样例路径当中的特殊符号和实体信息来将其转化为易于理解的逻辑规则；步骤3、设计一个Prompt模板，并将步骤2转化后的逻辑规则放入Prompt中，以便利用LLM根据语义信息生成更多包含关系语义信息的采样规则；步骤4、将步骤2通过随机游走采样获得并转化后的逻辑规则和步骤3利用LLM生成的采样规则组合到一起，作为最终采样规则；步骤5、将步骤4得到的最终采样规则一个个输入到滑动窗口编码器，使得每一个规则体都被划分为短组合ξi；并利用全连接神经网络学习短组合ξi成为有意义的组合的概率，筛选出概率最高的短组合形成目标短组合；步骤6、将目标短组合输入到循环互注意力模块，得到长规则体能被关系集合每个关系替换的概率θ，从而完成模型训练；步骤7、从知识图谱当中枚举出的所有规则过滤后输入到训练好的模型当中来提取出优质的逻辑规则用于知识图谱补全。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 一种融合拓扑结构和语义信息的知识图谱补全方法
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