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融入WGCN和附带监督的跨语言装备实体对齐
1
作者
李子康
刘旭红
+2 位作者
吴天宇
郭冬冬
苗琳
《小型微型计算机系统》
北大核心
2025年第7期1571-1577,共7页
为解决跨语言实体对齐任务中由于装备知识图谱的复杂关系和噪声数据导致实体邻居节点包含无关或错误信息,从而影响对齐准确率的问题,本文提出了一种名为WGISEA的装备领域跨语言实体对齐模型.首先通过将每一种语言装备知识图谱中的实体...
为解决跨语言实体对齐任务中由于装备知识图谱的复杂关系和噪声数据导致实体邻居节点包含无关或错误信息,从而影响对齐准确率的问题,本文提出了一种名为WGISEA的装备领域跨语言实体对齐模型.首先通过将每一种语言装备知识图谱中的实体与对应语言的文本语料库的词汇结合,利用文本语料库中的信息作为监督信号为实体对齐任务提供额外的语义和关联信息;结合加权图卷积网络中的权重矩阵来动态调整实体之间的关系权重,减弱邻居节点引入的噪声信息;最后利用反向传播算法来更新实体的嵌入向量以获得更好的跨语言知识图谱实体对齐效果.在自行构建的数据集CEED和公开数据集DBP15k上的实验表明,WGISEA模型相比于基线模型取得了更好的实体对齐效果,其中Hits@1性能比基线模型分别提高了3.3%和2.7%.此外,通过一系列消融实验进一步验证了WGISEA模型的有效性.
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关键词
装备知识图谱
实体对齐
跨语言
附带监督
加权图卷积网络
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职称材料
题名
融入WGCN和附带监督的跨语言装备实体对齐
1
作者
李子康
刘旭红
吴天宇
郭冬冬
苗琳
机构
北京信息科技大学计算机学院
北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室
出处
《小型微型计算机系统》
北大核心
2025年第7期1571-1577,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2021YFB2600600)资助
北京信息科技大学校科研基金项目(2023XJJ15,2023XJJ17)资助。
文摘
为解决跨语言实体对齐任务中由于装备知识图谱的复杂关系和噪声数据导致实体邻居节点包含无关或错误信息,从而影响对齐准确率的问题,本文提出了一种名为WGISEA的装备领域跨语言实体对齐模型.首先通过将每一种语言装备知识图谱中的实体与对应语言的文本语料库的词汇结合,利用文本语料库中的信息作为监督信号为实体对齐任务提供额外的语义和关联信息;结合加权图卷积网络中的权重矩阵来动态调整实体之间的关系权重,减弱邻居节点引入的噪声信息;最后利用反向传播算法来更新实体的嵌入向量以获得更好的跨语言知识图谱实体对齐效果.在自行构建的数据集CEED和公开数据集DBP15k上的实验表明,WGISEA模型相比于基线模型取得了更好的实体对齐效果,其中Hits@1性能比基线模型分别提高了3.3%和2.7%.此外,通过一系列消融实验进一步验证了WGISEA模型的有效性.
关键词
装备知识图谱
实体对齐
跨语言
附带监督
加权图卷积网络
Keywords
equipment knowledge graph
entity alignment
cross-language
incidental supervision
weighted graph convolutional network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
融入WGCN和附带监督的跨语言装备实体对齐
李子康
刘旭红
吴天宇
郭冬冬
苗琳
《小型微型计算机系统》
北大核心
2025
0
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