一种知识图谱补全的方法

本发明提供了一种知识图谱补全的方法，旨在提升知识图谱补全的精确性与有效性。该方法首先获取并扩展知识图谱的三元组数据，通过生成逆三元组补充数据集。结合多种负样本生成技术提升模型对错误链接的识别能力，利用双文本编码器对三元组中的实体与关系进行文本嵌入学习。提出了可变形自适应注意力模块，对文本特征进行潜在特征捕获。通过计算文本嵌入的余弦相似性得分并添加路径推理增益得分，得到三元组相似性得分。使用具有裕度的信息噪声对比估计损失函数优化文本嵌入，有效提高补全效果。最终，使用训练后的知识图谱补全模型，完成三元组最大相似性匹配。本发明方法能够捕捉复杂的语义关联，增强知识图谱补全的精度和鲁棒性。