基于大语言模型和时间知识图谱的序列预测方法及装置

本发明涉及知识图谱技术领域，公开了一种基于时间知识图谱和大语言模型的事件预测方法及装置，包括：应用时间随机游走的过渡分布公式在时间知识图谱的有向图中进行游走，生成带有时间信息的路径；分析该带有时间信息的路径，得到出现频率大于或等于预设时间阈值的时间模式，并将该时间模式转化为时间逻辑规则并进行存储，得到时间逻辑规则库；根据当前发生事件从时间逻辑规则库中选取时间逻辑规则生成大语言模型生成提示模板，并根据大语言模型生成提示模板预测未来可能发生的事件。将上述方法应用到金融保险和智能诊疗等数据规模复杂的时间知识图谱中，可提高该类型时间知识图谱的跨领域和跨时间的泛化能力。