典型文献
基于双重注意力和关系语义建模的实体对齐方法
文献摘要：
实体对齐任务目标是在知识图谱间发现更多的等价实体对.目前一些实体对齐方法聚焦实体结构和属性信息,却没有很好地处理两者交互学习的问题.为此,提出一种基于双重注意力和关系语义建模的实体对齐方法,采用双重注意力在属性分类嵌入的基础上学习实体属性和结构的交互特征,采用关系语义建模对实体结构嵌入进行局部语义优化,最后对实体多方面语义特征下的相似度矩阵进行融合.在三个真实数据集上的对齐准确率分别可达到81.00％、83.90％和92.73％,与基准模型相比平均提升了2.62％,实验结果表明提出的方法可以有效地识别出对齐实体对.
文献关键词：
实体对齐;双重注意力;关系语义建模;图注意力网络;知识图谱
中图分类号：
作者姓名：
赵丹;张俊
作者机构：
大连海事大学 信息科学技术学院,辽宁 大连 116026
文献出处：
引用格式：
[1]赵丹;张俊-.基于双重注意力和关系语义建模的实体对齐方法)[J].计算机应用研究,2022(01):64-69,79
A类：
关系语义建模,分类嵌入
B类：
双重注意力,实体对齐,对齐方法,任务目标,等价,实体结构,属性信息,交互学习,实体属性,交互特征,结构嵌入,语义特征,相似度矩阵,真实数据,对齐准确率,图注意力网络
AB值：
0.245072
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