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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利一种基于大语言模型和图神经网络的知识图谱补全方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120144775B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510068910.1，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于大语言模型和图神经网络的知识图谱补全方法是由原继东;郭兴;孙永奇;刘海洋设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型和图神经网络的知识图谱补全方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于大语言模型和图神经网络的知识图谱补全方法。该方法包括：获取三元组中头实体、尾实体和关系的定义和描述，得到用于三元组分类的问题指令；获取以实体为中心的多跳子图，使用词嵌入模型作为特征提取器，分析三元组之间的多跳关系，从而获取多跳中存在的高质量的语义特征。其次，利用图神经网络捕捉复杂的图结构信息，学习节点之间的交互关系，从而更好地理解图结构数据。最后，结合问答指令微调大语言模型，帮助大语言模型聚焦在关键任务上。本发明利用大语言模型强大的上下文感知能力，理解复杂的句子结构和语境的特点，与聚合的节点结构信息相结合，生成更具表达能力的嵌入表示，从而提高了知识图谱补全的性能。

本发明授权一种基于大语言模型和图神经网络的知识图谱补全方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型和图神经网络的知识图谱补全方法，其特征在于，包括： 将构成知识图谱的多个三元组作为正样本集，每个三元组包括头实体、关系和尾实体，由知识图谱中所有的实体组成实体集，从实体集中抽取实体，随机替换正样本集中的每个三元组的头实体或者尾实体，构成等量的负样本； 获取三元组中头实体、尾实体和关系的定义和描述，将定义和描述进行拼接，得到用于三元组分类的问题指令；包括： 读取三元组Triplesh,r,t中头实体h的定义关系r的定义尾实体t的定义头实体h的描述信息和尾实体t的描述信息与用于提问的指令Tq共同拼接为输入的文本Τx： 将文本Τx作为用于三元组分类的问题指令； 从所述正样本集中获取与每个实体具有直接关系、二跳关系、三跳关系的三元组，得到以实体为中心的不同层次的局部图； 将不同层次的局部图中实体和关系都分别经过RoBERTa-Large模型进行编码，将编码得到的每个实体对应的编码后的图结构按照实体索引进行存储； 将每个实体对应的编码后的图结构输入到图神经网络GNN网络中，GNN网络聚合实体邻居的信息，生成每个实体对应的局部图编码； 将一个三元组中的头尾实体对应的局部图编码作为前缀，和三元组的问题指令组成序列，包括：将一个三元组中的头尾实体对应的局部图编码拼接作为前缀，将所述三元组对应的作为问题指令的文本Τx进行向量化处理得到将所述前缀、向量化处理后的文本合并得到输入序列x； 将所述序列输入到Llama3模型中，将所述序列x中的图编码充当软提示，所述序列x中的Tx作为分类指令的条件，所述Llama3模型对所述序列进行格式转换，将格式转换后的序列输入到LoRA微调大模型中，所述LoRA微调大模型在权重矩阵中增加低秩矩阵，输出三元组的正确或者错误的判断结果。

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