本发明公开了一种基于混合提示学习完成历史知识图谱生成自然语言方法，根据文本提示和软提示综合的混合提示对模型进行调优，将输入的文本和调优后的提示参数进行拼接，在加上相关的令牌参数输入预处理模型进行图生成自然语言。本发明针对中国历史领域的知识图转文本的任务提出解决策略，有效解决历史信息中非连贯的时代信息、复杂的语义表示、少样本问题，根据输入领域三元组数据生成图转文本的提示，并且使用提示学习的方法有效解决了中国历史中各种复杂的语义表征，少样本信息问题并且解决了大模型训练中存储紧张的痛点，其次融合了文本提示学习和软提示学习的优点，使用混合提示模板使方法模型收敛速度加快，生成的文本获得更好的效果。