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申请/专利权人：清华大学

摘要：本发明涉及人工智能技术领域，提供一种基于大语言模型的异质图元结构发现方法及系统，该方法包括：确定异质图的候选元结构；将异质图的候选元结构输入元结构选择的大语言模型，得到元结构选择的大语言模型输出的选择的元结构；基于遗传算法对选择的元结构进行优化，重复迭代执行确定异质图的候选元结构的步骤和输入元结构选择的大语言模型的步骤，直至完成预设迭代次数，得到发现的元结构；将发现的元结构输入差分解释的大语言模型，得到差分解释的大语言模型输出的语义解释。本发明利用大语言模型的推理能力，以下游任务需求为导向，能够实现兼顾预测性能与可解释性的元结构发现，通用性较强。

主权项：1.一种基于大语言模型的异质图元结构发现方法，其特征在于，包括：确定异质图的候选元结构；所述异质图的候选元结构包含语义信息；将所述异质图的候选元结构输入元结构选择的大语言模型，得到所述元结构选择的大语言模型输出的选择的元结构；所述元结构选择的大语言模型用于以语义相似性为导向对所述异质图的候选元结构进行评估和选择；基于遗传算法对所述选择的元结构进行优化，重复迭代执行所述确定异质图的候选元结构的步骤和所述输入元结构选择的大语言模型的步骤，直至完成预设迭代次数，得到发现的元结构；将所述发现的元结构输入差分解释的大语言模型，得到所述差分解释的大语言模型输出的语义解释；所述差分解释的大语言模型用于解释所述发现的元结构的结构属性和在下游任务的性能之间的联系；所述元结构选择的大语言模型包括小样本预测器和语义相似性导向的元结构选择器；所述将所述异质图的候选元结构输入元结构选择的大语言模型，得到所述元结构选择的大语言模型输出的选择的元结构，包括：将所述异质图的候选元结构和预设提示词分别输入所述小样本预测器和所述语义相似性导向的元结构选择器；所述预设提示词包括性能预测提示词和选择提示词；所述性能预测提示词包括从预设记忆池中采样的元结构评估记录，所述选择提示词包括从所述预设记忆池中采样的元结构选择记录；根据所述性能预测提示词，通过所述小样本预测器确定每个所述异质图的候选元结构的性能预测对；所述性能预测对为关联所述异质图的候选元结构的性能预测结果和所述性能预测结果的置信度的数据对；所述置信度用于表征所述异质图的候选元结构与所述预设记忆池中采样的元结构的语义相似性；根据所述选择提示词和所述性能预测对，通过所述语义相似性导向的元结构选择器从所述异质图的候选元结构中确定所述选择的元结构。

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权利要求：

百度查询： 清华大学 基于大语言模型的异质图元结构发现方法及系统