本发明提出了一种基于大语言模型与历史方向的时序知识图谱问答系统补全方法，属于时序知识图谱补全领域。通过引入大语言模型对问答系统中的关系谓词进行深度语义解析，将语言学特征与传统嵌入向量相结合，显著提升了关系表示的细粒度区分能力；同时设计基...

本发明提供了一种基于消息门控与边聚合的出版社知识图谱系统补全方法，属于知识图谱补全技术。本发明在基于关系感知门控的消息函数阶段分别从节点与对偶视角独立建模邻居信息，并设计关系感知的门控机制以动态调节信息传递强度，提高消息判别力；在基于多...

本发明涉及一种面向问答系统的基于语义解耦的小样本知识图谱补全方法，属于知识图谱补全技术领域。首先通过分层上下文编码器，从实体级和三元组级两个层次聚合邻域内的通用上下文信息，为解耦提供丰富的初始特征。随后，通过任务自适应语义解耦编码器，利...

本发明提供一种基于空间注意力与结构下采样的无人机小目标检测方法，属于计算机视觉与目标检测技术领域。该方法设计一种语义感知的空间通道注意力模块和结构保留下采样模块，分别用于提升特征表达的一致性与下采样过程中的纹理边缘保留能力，通过多尺度语...

一种基于长序列建模的单样本时序知识图谱推理方法,属于时序知识图谱推理领域。本发明结合了注意力机制和共现分析，从邻近实体中聚合特征，从而实现对历史演变趋势的跟踪，具体的：采用注意力机制整合实体邻域中的关系信息，结合共现分析，明确探索相邻实...