摘要
本发明公开一种基于图神经网络与大语言模型的知识图谱增强推理框架，该框架包括向量化表示模块、图神经网络编码模块、大语言模型交互模块和联合推理模块；所述向量化表示模块将结构化知识图谱与非结构化文本对齐并转化为统一向量化表示，为后续处理提供基础；所述图神经网络编码模块利用图神经网络学习数据的低维嵌入，获取图谱结构表征；所述大语言模型交互模块借助大语言模型对知识图谱实体关系进行语义补全，生成增强上下文向量；所述联合推理模块融合前两者的成果，输出增强型知识图谱四元组。本发明通过多模块协同，显著提升知识图谱推理的准确性和完整性，在智能问答、智能决策等领域具有广泛应用前景。
