医疗知识图谱补全方法、系统、终端及介质

本发明提供了一种医疗知识图谱补全方法及系统，通过结合大语言模型、对比学习和条件变分自编码器，对医疗实体和关系精准推断。其中，利用大语言模型生成关系的多个丰富文本描述，增强语义表达；采用条件变分自编码器建立关系的条件分布模型，实现从已知到未知关系的知识迁移；结合对比学习优化嵌入空间，使关系类别间更加分离，类别内更加紧凑。本发明可动态调整模型以适应不断变化的医疗数据环境，实现对新出现医疗条件的快速响应与补全。通过本发明，显著提高了医疗知识图谱的完整性和辅助诊断支持的精确性，为个性化医疗服务和智能化辅助诊疗提供了坚实的技术支持。