一种基于特征嵌入的知识图谱实体对齐方法
栾瑞鹏1
郝瑞东2
1.91550部队 大连 1160232.北京航空航天大学 北京 100191
摘要：近年来,知识图谱被广泛地应用到其他的人工智能领域,包括智能问答、机器翻译、实体检索等.共指实体在不同的知识图谱中的邻居结构通常为非同构,为了解决异构性对知识图谱表达能力的影响以及实体特征利用不充分的问题,论文提出了一种基于多特征联合嵌入的实体对齐方法,利用知识图谱中的实体关系特征、实体属性特征和实体名称特征,训练实体的嵌入表示,其中为解决关系三元组覆盖范围小的问题,以实体关系路径作为实体关系特征的训练数据.实验表明实体关系特征对于实体对齐任务有着明显的作用,图谱中实体关系越丰富对齐效果越好.相比单一特征的方法,论文模型在实体对齐结果上有明显提升.
关键词：知识图谱知识融合实体对齐预训练模型
分类号：TP18(自动化基础理论)TP311(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(6170021755)
论文发表日期：2025-02-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 403-408 )
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