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申请/专利权人：北京工业大学

摘要：本发明公开了基于大语言模型的时序知识图谱补全方法，设计了一个用于时序知识图谱补全的框架时序知识图谱‑大语言模型框架TKG‑LLM。将四元组中的实体、关系以及时间信息拼接为文本序列，通过设计特定任务的提示约束大语言模型的输出，将提示、文本序列、以及辅助提示按照一定的规则进行拼接作为大语言模型的输入。为了增强大语言模型在时序知识图谱补全领域的专业性和输出可控性，使用指令微调技术以预测实体关系或评估四元组的合理性，缓解了大语言模型在该任务中的幻觉问题。

主权项：1.一种基于大语言模型的时序知识图谱补全方法，其特征在于，包括以下步骤：首先使用四个经典的时序知识图谱数据库来构建输入样本点，利用提出的基于大语言模型的时序知识图谱补全方法对输入数据进行处理；给定四元组E是实体集合，R是关系集合，Τ是时间集合；描述集合定义为分别为实体e∈E、和的简洁描述；大语言模型的输入文本序列表示为由多个部分组成：有指导性的指令提示四元组文本序列和辅助提示 指令提示是用于指导大语言模型执行相关任务；动态组成的四元组文本序列反映与任务相关的四元组的文本详情；辅助提示作为可选项能够适应各种上下文；对于四元组分类任务，给定一个事实四元组f＝s,p,o,t，该四元组分类任务是将四元组进行真假分类，若该四元组为事实，则大语言模型输出“True”,否则大语言模型输出“False”；对于该任务，指令提示设计设计为“Isthistrue:”，四元组文本序列定义为对于实体预测任务，给定一个查询s,r,？,t或者？,r,o,t，实体预测任务的目的是找到缺失的实体o或者s以构建事实四元组；对于预测缺失的实体o的任务，指令提示定义为“WhatWhoWhichcountryWhere”；四元组文本序列定义为对于关系预测任务，给定一个查询s,？,o,t，该关系预测任务是从时序知识图谱中寻找查询缺失的关系构建事实四元组；对于该关系预测任务，指令提示设计设计为“Whatrelationbetween”,四元组文本序列定义为指令微调以有监督的方式进行，利用指令提示以指导大语言模型遵循人类指令来完成特定的任务；指令微调的目的在于增强大语言模型的理解力和可控性；模型微调过程中的训练目标定义为 sij指的是输入文本序列的第j个token；表示需要微调的大语言模型；微调分为全量微调和部分微调，采用LoRA技术进行部分微调；在推理过程中，向微调模型输入包含指令提示和来自测试集的四元组文本序列的输入文本序列得到模型的预测答案

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百度查询： 北京工业大学 基于大语言模型的时序知识图谱补全方法