一种基于语义相似模型的知识图谱补全方法

本发明公开了一种基于语义相似模型的知识图谱补全方法，包括：S1、提取现有知识图谱中的本体网络和实体网络，并进行解析，得到现有知识图谱的三元组；S2、将非结构化文本数据输入到大语言模型，结合Schema约束，生成新三元组；S3、通过语义相似模型对新三元组和现有知识图谱的三元组进行编码，并转换为固定长度的语义向量；S4、根据固定长度的语义向量，对新三元组与现有实体网络中三元组进行相似度评估；S5、根据相似度评估结果，筛选出与现有实体网络中三元组相似度低于相似度阈值的新三元组，并添加至现有知识图谱，本发明用于解决现有技术中存在的知识图谱不完整、更新滞后等问题。