摘要
一种融合大语言模型的机电设备知识图谱链接预测方法,属于机电设备、知识图谱领域,第一步,结合微调大语言模型与提示工程构建机电设备知识图谱;第二步,针对所构建的EKG,设计具有多层图注意力网络的编码器,实现知识图谱的嵌入表示更新;第三步,结合解码器,对编码得到的知识图谱嵌入进行解码,执行链接预测任务。本发明实现高质量机电设备三元组信息的有效抽取,为机电设备的故障根因分析、故障预测提供数据基础;增强图谱的表示能力,增强知识图谱的上下文感知能力,提升模型在机电设备领域的适应性与预测性能。
技术关键词
知识图谱链接预测
大语言模型
机电设备
三元组
实体
非结构化文本
文本编码器
节点
多头注意力机制
解码器架构
知识图谱数据
编码器架构
关系型数据库
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文本检测方法
卷积模块
特征提取模型
多头注意力机制
压缩特征
船舶电力推进系统
问答方法
实体关系抽取模型
大语言模型
故障诊断设备
知识图谱生成方法
气象监测数据
语义
节点
时效性