基于大语言模型微调的知识图谱补全
Fine-tuning large language models for knowledge graph completion
1. 安徽理工大学 煤炭无人化开采数智技术全国重点实验室, 安徽 淮南 232001
2. 安徽理工大学 人工智能学院, 合肥 231131
摘要
知识图谱补全旨在解决知识图谱中普遍存在的信息缺失问题，传统表示学习方法难以有效利用外部文本信息与图谱高阶结构，而直接调用大语言模型又面临事实性幻觉与结构信息利用不足的挑战。针对上述问题，提出一种面向知识图谱补全的大语言模型双路径微调框架(DPFT)。该框架融合生成式与对比式学习的优势，通过生成路径提升泛化能力，利用对比路径增强对事实差异的判别能力，并通过构建融合多跳邻域的结构化提示模板，将图谱补全任务转为基于上下文的推理任务。实验结果表明，该方法在多项任务中优于基线模型。在WN11和FB13数据集上，三元组分类准确率分别提升0.31%和0.67%；在WN18RR和YAGO3-10数据集上，实体预测性能分别提升17.93%和37.89%；在YAGO3-10数据集上，关系预测性能提升3.93%。
基金项目
国家重点研发计划项目(Nos,2023YFC3807500)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0469
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第7期
发布历史
[2026-03-25] 优先出版
引用本文
李之勇, 李德权. 基于大语言模型微调的知识图谱补全 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (7). (2026-03-27). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0469. (Li Zhiyong, Li Dequan. Fine-tuning large language models for knowledge graph completion [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (7). (2026-03-27). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0469. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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