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基于贝叶斯网络的实体属性补全
被引量：
3
1
作者
佘琪星
姜天文
+1 位作者
刘铭
秦兵
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2021年第5期55-62,共8页
属性是实体的重要组成部分,因此实体属性的获取是知识图谱构建的关键步骤。由哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心推出的开放域中文知识图谱《大词林》是通过从文本中自动挖掘实体及实体间的关系构建而成的,因此为《大词林》中缺...
属性是实体的重要组成部分,因此实体属性的获取是知识图谱构建的关键步骤。由哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心推出的开放域中文知识图谱《大词林》是通过从文本中自动挖掘实体及实体间的关系构建而成的,因此为《大词林》中缺少属性的实体添加属性也成为必须研究的问题之一。该文提出了一种解决方案:基于贝叶斯网络的概率统计模型,通过上位词概念与属性之间的依赖关系和实体与上位词概念的依赖关系来自动地为《大词林》中没有属性的实体添加属性,并与相似度计算方法对比证明了其有效性,可大规模提高《大词林》的属性覆盖率。
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关键词
属性补全
知识图谱
大词林
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题名
基于贝叶斯网络的实体属性补全
被引量：
3
1
作者
佘琪星
姜天文
刘铭
秦兵
机构
哈尔滨工业大学
鹏城实验室
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2021年第5期55-62,共8页
基金
科技创新2030—“新一代人工智能”科技部重大项目(2018AAA0101901)
国家自然科学基金(61772156,61976073)
深圳市基础研究项目(JCYJ20180507183527919)。
文摘
属性是实体的重要组成部分,因此实体属性的获取是知识图谱构建的关键步骤。由哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心推出的开放域中文知识图谱《大词林》是通过从文本中自动挖掘实体及实体间的关系构建而成的,因此为《大词林》中缺少属性的实体添加属性也成为必须研究的问题之一。该文提出了一种解决方案:基于贝叶斯网络的概率统计模型,通过上位词概念与属性之间的依赖关系和实体与上位词概念的依赖关系来自动地为《大词林》中没有属性的实体添加属性,并与相似度计算方法对比证明了其有效性,可大规模提高《大词林》的属性覆盖率。
关键词
属性补全
知识图谱
大词林
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attribute completion
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BigCilin
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
发文年
被引量
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1
基于贝叶斯网络的实体属性补全
佘琪星
姜天文
刘铭
秦兵
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2021
3
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