联合实体类别及邻域信息指导的实体对齐方法
Joint classes and neighborhood information guided embedding for entity alignment
西南交通大学 计算机与人工智能学院, 成都 611756
摘要
针对当前的一些实体对齐工作仅利用关系结构信息，而忽略了实体与实体类别之间的联系以及属性信息的重要性的问题，提出一种联合实体类别及邻域信息指导的实体对齐方法。该方法通过嵌入关系三元组、属性三元组和实体类别信息，利用BERT预训练模型进行编码，解决缺失语义信息的问题，采用卷积神经网络提取属性特征，利用实体类别和种子词构建类别冲突矩阵，最后通过实体和属性指导实体对齐，并在迭代训练过程中将高质量的实体对加入到种子词中。在四个公开数据集上Hits@1分别可达到90.1%、94%、92.5%和94.5%，相较于基准模型平均提升了6.225%，实验结果表明提出的方法可以有效地实现实体对齐。
基金项目
四川省重大科技专项项目(2022ZDZX0003)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.05.0161
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2024年第41卷 第12期
发布历史
[2024-09-11] 优先出版
引用本文
蒋敏, 王淑营. 联合实体类别及邻域信息指导的实体对齐方法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (12). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.05.0161. (Jiang Min, Wang Shuying. Joint classes and neighborhood information guided embedding for entity alignment [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (12). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.05.0161. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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