一种基于大模型引导的时序知识图谱补全方法

本发明公开了一种基于大模型引导的时序知识图谱补全方法，包括：获取历史时序知识图谱数据集；构建LETKG模型，根据所述历史时序知识图谱数据集对所述LETKG模型进行优化，获得优化后的LETKG模型；获取待补全的时序知识图谱数据集，输入所述优化后的LETKG模型，获得补全后的时序知识图谱。本发明利用指令调优的语言模型来引导关系聚类，以灵活识别与查询相关的关键时间戳；引入了历史视图对比学习，以训练相关视图和无关视图的对比表示，从而进一步关注最相关的信息以实现更好的时序知识图谱补全。