基于双重注意力和关系语义建模的实体对齐方法
Entity alignment method based on dual attention and relational semantic modeling
大连海事大学 信息科学技术学院, 辽宁 大连 116026
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。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61976032)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.04.0169
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 64-69,79
文章编号: 1001-3695(2022)01-011-0064-06
发布历史
[2022-01-05] 印刷出版
引用本文
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, 39 (1): 64-69,79. (Zhao Dan, Zhang Jun. Entity alignment method based on dual attention and relational semantic modeling [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (1): 64-69,79. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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