典型文献
基于动态图注意力聚合多跳邻域的实体对齐
文献摘要：
实体对齐是实现对不同来源知识库进行融合的重要技术方法,在知识图谱、知识补全领域具有广泛应用.现有基于图注意力的实体对齐模型多使用静态图注意力网络且忽略了实体属性中的语义信息,导致模型存在有限注意、难以拟合、表达能力不足等问题.针对这些问题,开展基于动态图注意力结构建模实体对齐方法研究,首先使用图卷积层建模目标实体的单跳节点表示,其次应用动态图注意力网络获得多跳节点注意力系数并建模,再次利用逐层门控网络聚合图卷积层与动态图注意力层输出的单跳、多跳节点信息,最后拼接通过外部知识预训练 自然语言模型提取的实体名称属性嵌入并进行相似度计算.该方法在DBP15K的三类跨语言数据集中都获得了 一定的提高,证明了应用动态图注意力网络与融入实体属性语义在提高实体表示能力上的有效性.
文献关键词：
动态图注意力;图卷积网络;实体对齐;知识图谱;表示学习
中图分类号：
作者姓名：
汪浣沙;黄瑞阳;宋旭晖;余诗媛;胡楠
作者机构：
国家数字交换系统工程技术研究中心,河南郑州450002;中国人民解放军战略支援部队信息工程大学,河南郑州450002;郑州大学软件学院,河南郑州450001
文献出处：
引用格式：
[1]汪浣沙;黄瑞阳;宋旭晖;余诗媛;胡楠-.基于动态图注意力聚合多跳邻域的实体对齐)[J].电子技术应用,2022(11):51-56
A类：
DBP15K
B类：
动态图注意力,多跳,邻域,实体对齐,不同来源,知识库,知识补全,全领域,图注意力网络,实体属性,语义信息,有限注意,表达能力,注意力结构,结构建模,对齐方法,卷积层,单跳,节点表示,逐层,门控网络,聚合图,注意力层,节点信息,拼接,接通,外部知识,预训练,自然语言,语言模型,相似度计算,跨语言数据,高实,示能,图卷积网络,表示学习
AB值：
0.327289
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