一种基于语言模型实现跨异质图谱知识识别方法

    公开(公告)号:CN119962627A

    公开(公告)日:2025-05-09

    申请号:CN202510050121.5

    申请日:2025-01-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于语言模型实现跨异质图谱知识识别方法,包括步骤:获取不同源的异质图每个节点以及节点之间的元路径,将元路径连接成文本序列,得到异质图中节点的语料库;利用语料库作为训练数据,根据节点标签的分类对跨异构语言模型LM进行训练,对跨异构语言模型LM进行优化;将跨异构语言模型LM编码的节点嵌入作为输入,对RGCN模型进行训练,生成无标签节点的软标签,对跨异构语言模型LM进行微调;对跨异构语言模型LM和RGCN模型的性能进行对齐,拉近两模型之间的性能差距。本发明提出了一种新的异构图信息识别方法,进一步加强了异构图信息转移过程。

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