基于图神经网络的事件图谱关系预测方法及装置

本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种基于图神经网络的事件图谱关系预测方法及装置，其中，方法包括：基于预设关系增强函数，对与目标节点相连至少一条边的原始边特征向量进行增强；基于增强边特征向量和预设邻居节点增强函数，对与目标节点相邻至少一个邻居节点的原始邻居节点特征向量进行增强；基于增强边特征向量和增强邻居节点特征向量中的至少一个，对目标节点的原始节点特征向量进行增强；基于增强节点特征向量，构建图神经网络层，并构建图神经网络模型，以预测不同节点对的关系概率分布。由此，解决了相关技术中，通过从网络文本中抽取的事件信息构建的事件图谱存在一定的不完整性，使得事件图谱难以全面反映事件间的复杂关联等问题。