一种基于学习邻居互信息的小样本知识图谱补全方法

本发明属于知识图谱补全技术领域，提供一种基于学习邻居互信息的小样本知识图谱补全方法。包括：基于选择抽样的对比学习利用对齐度训练和均匀性训练提高相似表示邻居之间的区分度并缩短它们在向量空间中的距离，同时使得邻居表示分布更一致，防止模型过度拟合；此外使用对比损失温度控制对平衡对容易和困难负样本的处理，最后使用互信息的传播和聚合实现实体级别的互信息提取。图层面利用图注意力网络中的边散射和节点聚合技术实现了节点级别的互信息提取。推理预测中通过一个随机流形编码器来编码查询集，然后将编码结果转换为概率分布，以捕捉实体关系的不确定性，最后通过神经过程获得未知实体关系的推理结果。