一种时序知识图谱的实体关系预测方法及装置

本申请公开了一种时序知识图谱的实体关系预测方法及装置，在该所述方法时，首先获取时序知识图谱的待预测四元组；接着利用预先训练的TFKE神经网络模型，对待预测四元组缺失的内容进行预测，得到多个预测四元组；待预测四元组缺失的内容包括缺失头实体，或缺失尾实体，或缺失头尾实体关系；然后利用TFKE神经网络模型，得到每个预测四元组的得分；最后将每个预测四元组的得分超过得分阈值的预测四元组加入时序知识图谱中进行补全。通过训练获得头实体、尾实体、头尾实体关系和时间的向量表示，能在向量空间完成实体预测和关系预测的TFKE神经网络模型，能够有效地预测时序知识图谱中丢失的实体和关系，从而提升时序知识图谱的实体关系的预测效率。