一种基于深度学习的知识图谱生成方法

本发明涉及知识图谱生成技术领域，尤其是涉及一种基于深度学习的知识图谱生成方法，其包括初始化知识单元并保存语义向量、关系权重矩阵和特征映射表；基于原始数据流生成目标语义向量；通过第一知识单元与目标语义向量扩展知识单元，生成第二知识单元；最终输出多模态数据处理系统的知识结构。本发明通过稀疏矩阵与稠密矩阵结合实现语义控制与动态扩展，减少人工标注依赖，提升知识图谱生成效率与准确性，适用于多模态数据处理场景。