融合大语言模型的机电设备知识图谱链接预测方法

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融合大语言模型的机电设备知识图谱链接预测方法
申请号:CN202511299734
申请日期:2025-09-12
公开号:CN120806101A
公开日期:2025-10-17
类型:发明专利
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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