一种基于语义驱动的少样本知识图谱补全方法及系统

本发明公开了一种基于语义驱动的少样本知识图谱补全方法及系统，其中，该方法提供的知识图谱补全模型通过以下步骤训练得到：获取任务关系，以及背景知识图谱中的背景三元组、图谱实体和背景关系；根据背景三元组和背景关系，对图谱实体进行邻域语义编码，得到第一嵌入表示；根据第一嵌入表示，对任务关系进行关系编码，得到第二嵌入表示；根据任务关系，对背景三元组进行策略负采样，得到负采样三元组；根据第二嵌入表示、背景三元组和负采样三元组，对初始化的知识图谱补全模型进行参数更新，得到训练好的知识图谱补全模型。该方法可以有效提高少样本知识图谱补全的效果。本发明涉及知识图谱补全技术领域。