基于图神经网络分层结构的知识图谱解释性文本生成方法

本发明公开了一种基于图神经网络分层结构的知识图谱解释性文本生成方法、系统和程序。该方法包括的步骤为：输入图及其对应节点特征、连边特征和邻接矩阵，将节点特征、连边特征分别转化为向量，将向量表示的节点特征、连边特征进行融合，对融合的向量进行编码；将输入的图划分为多个子图，对划分的子图、输入的图谱分别进行池化操作；将编码的融合向量、每个子图对应的特征向量、全图特征向量分别进行解码，得到节点文本、子图文本、全图文本；将节点文本、每个子图文本、全图文本依次生成具备分层结构的图谱解释文本。本发明能够生成具有高度组织性和连贯性的知识图谱描述性文本，生成的文本能够从细节到概要、从局部到全局准确反映图谱的结构和语义。