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融合三元组和文本属性的多视图实体对齐

目录

1.内容概述................................................2

1.1研究背景.............................................2

1.2研究意义.............................................3

1.3文档结构.............................................4

2.相关工作................................................5

2.1实体对齐技术概述.....................................7

2.2多视图学习技术概述...................................8

2.3三元组和文本属性融合方法.............................9

3.融合三元组和文本属性的多视图实体对齐方法...............10

3.1系统框架............................................11

3.2三元组表示学习......................................12

3.2.1特征提取........................................13

3.2.2特征融合........................................14

3.3文本属性表示学习....................................16

3.3.1文本预处理......................................16

3.3.2特征提取........................................18

3.3.3特征融合........................................19

3.4多视图融合策略......................................20

3.4.1对齐策略........................................21

3.4.2融合模型........................................22

4.实验与评估.............................................22

4.1数据集介绍..........................................23

4.2实验设置............................................24

4.2.1参数设置........................................25

4.2.2评估指标........................................26

4.3实验结果分析........................................27

4.3.1对比实验........................................28

4.3.2参数敏感性分析..................................29

4.4结果讨论............................................30

5.结论与展望.............................................31

5.1研究总结............................................32

5.2不足与展望..........................................33

5.3未来工作方向........................................33

1.内容概述

本文主要探讨了一种融合三元组和文本属性的多视图实体对齐方法。实体对齐是三元组知识图谱中的关键任务，旨在将不同数据源中相同或相似的实体进行匹配。传统的单视图实体对齐方法主要依赖于某一特定类型的数据，容易受到数据来源的限制，导致对齐效果的局限性。为了克服这一不足，本文提出了一种新颖的多视图实