基于动态语义知识图谱的构建与扩展方法及系统

本发明公开了一种基于动态语义知识图谱的构建与扩展方法及系统，属于人工智能技术领域。包括：首先从文本中提取头实体、尾实体及其关系，并附加属性键值对以增强语义信息；随后构建结构化知识图谱和带索引的语义知识图谱，提升知识组织能力；通过遮蔽推理机制生成可信知识图谱，即随机遮蔽三元组中的实体或关系，利用大语言模型（Large Language Model，LLM）的预训练知识推理补全并验证其合理性。最终融合结构化、语义和可信三类知识图谱，形成动态可扩展的目标知识图谱。本发明通过属性增强、语义索引和推理验证三重机制，有效解决了传统知识图谱内容深度不足、语义理解能力薄弱和数据体量不足的问题。