基于先验知识增强的知识图谱推理方法

本发明公开了一种基于先验知识增强的知识图谱推理方法，主要解决现有基于强化学习的知识图谱推理方法中，知识图谱先验知识不足所导致的奖励不准确问题，从而更有效地优化模型。该方法的步骤如下：基于强化学习的推理路径搜索；答案正确性奖励计算；逻辑合理性奖励计算；基于路径重要性的奖励增强策略；基于大语言模型上下文学习的逻辑合理性奖励增强；模型优化。本方法在现有的基于强化学习的知识图谱推理方法的基础上，通过一种高效且抗信息丢失的方式，将大语言模型庞大的内部知识融入奖励计算，缓解了知识图谱先验知识不足所导致的奖励不准确问题。基于先验知识增强的知识图谱推理方法的性能比现有方法的性能显著提升。