多模态信息与门控注意力协同驱动的知识图谱补全方法

本发明公开了多模态信息与门控注意力协同驱动的知识图谱补全方法，包括以下步骤：步骤一，数据准备与预处理；步骤二，基于TuckER的结构化编码；步骤三，基于BERT的文本语义编码；步骤四，门控注意力融合；步骤五，解码器预测与模型优化；本发明通过引入BERT文本编码器挖掘实体与关系描述中的上下文语义信息，为稀疏实体提供了语义补充，增强了对复杂关系的表示能力；以TuckER为结构编码器捕捉实体与关系间的交互模式，确保结构信息的有效建模，通过门控注意力机制动态融合，实现结构与语义嵌入的动态加权整合，能够根据上下文动态调节不同模态的重要性权重，提升了多模态信息的协同建模能力。