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
蒋敏
王淑营
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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