一种基于大语言模型的实体对齐与图谱融合方法及装置

本申请提出一种基于大语言模型的实体对齐与图谱融合方法及装置，其中，方法包括：使用大语言模型处理通用知识图谱的三元组数据，使其与待融合的领域知识图谱格式一致，并提取实体集和关系三元组集；利用实体对齐模型和大语言模型计算实体间的结构相似度、实体描述相似度和关系描述相似度；对上述相似度进行加权融合，计算实体相似度，对符合对齐条件的实体进行合并，未对齐的实体及其关系直接添加到新图谱中；使用复杂网络分析库保存融合后的图谱数据，得到融合后的新图谱。本申请通过多信息融合的方式，综合考虑了实体的结构、描述以及关系等多方面特征，极大地增加了实体对齐的准确性，提升了图谱融合的质量。