一种基于结构先验校准的反绎学习方法

本发明涉及一种基于结构先验校准的反绎学习方法，该方法包括：获取训练集；基于逻辑规则与概念频率离线构建含拓扑稀疏项和先验注入项的校准矩阵；感知模型输出概念概率；训练时从一致路径中选取伪标签，以先验注入项为加性边际加入路径累加和，计算损失并反向传播；推理时将拓扑稀疏项与先验注入项作为加性调整项加入候选标签累加逻辑值，输出校准概率。该方法通过离线校准矩阵，训练保护罕见概念梯度，推理校准逻辑值，解耦数据与结构偏差，提升鲁棒性与公平性。