本发明涉及知识图谱质量评估领域，提供一种基于差分测试和嵌入模型的知识图谱评估方法。该方法基于变异测试的思想，变异生成可代表知识图谱数据中典型错误的三元组，并将其作为输入重训练出对知识图谱典型错误敏感的优化嵌入模型。该方法还基于差分测试的思想，输入普通知识图谱数据获取不同优化嵌入模型的输出，根据相似性评估保证输出的一致性和有效性；从而可通过符合相似性评估的输出结果再使用投票策略，最终计算出符合实际的质量评估指标。本发明目的在于解决目前存在的知识图谱质量评估人工成本高，耗时长且缺失自动化评估方法和过程的难题，进而帮助评估人员快速地对知识图谱质量进行了解并在短时间内获取可靠的知识图谱评估结果。