本申请涉及一种中文知识图谱补全、装置、计算机设备和存储介质。所述方法利用平均池化策略有效解决BERT模型序列表征能力不足的问题，并通过BiGRU网络强化字词位置信息，缓解BERT模型并行运算带来的弱化位置信息的负面影响；然后，将头实体、关系、尾实体转化为文本序列，结合实体描述信息作为模型的输入，将知识补全任务看作句子分类任务，使用预训练语言模型进行知识补全，克服传统方法忽视语义特征的缺点，解决了背景知识不足的问题；通过叠加线性分类层，将知识补全问题转化为分类问题。采用本方法可以快速、高效的实现中文知识图谱补全。