机器学习模型的训练方法、装置、设备及程序产品

本申请提供了一种机器学习模型的训练方法、装置、设备及程序产品；方法包括：从样本时序知识图谱提取样本嵌入向量，调用生成器进行路径推理，得到推理路径；通过对推理路径与样本时序知识图谱的真实路径进行差异计算，确定生成器的第一子损失函数，并基于第一子损失函数对所述生成器进行训练；基于推理路径，调用鉴别器进行预测处理，得到真实路径的预测概率；通过对真实路径的实际概率与预测概率进行差异计算，确定鉴别器的第二子损失函数，并基于第二子损失函数对所述鉴别器进行训练；将训练后的生成器和鉴别器构建为机器学习模型。通过本申请，能够提高训练后的机器学习模型求解推理问题时输出答案的准确性。