一种基于语义信息和结构信息的渐进式知识图谱补全方法

本发明公开一种基于语义信息和结构信息的渐进式知识图谱补全方法，包括以下步骤：数据预处理和初始化，定义输入数据格式，创建嵌入缓存队列并进行初始化，对每个实体进行对应名称和描述文本信息；通过文本编码器对实体和关系进行编码，使用BERT模型对头实体、尾实体的名称和描述信息进行文本表示学习，得到基于语义的向量表示；通过结构编码器对实体进行结构增强；采用渐进式训练策略，分为语义学习阶段和结构融合阶段；使用对比学习进行模型优化，通过计算相似度和构造负样本，采用InfoNCE损失函数进行参数更新；执行推理预测过程，对查询进行候选实体生成和排序，输出知识图谱补全结果；本发明显著提升了知识图谱补全的性能。