| 基于動態圖注意力聚合多跳鄰域的實體對齊 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：714 K | |
| 標簽： 動態圖注意力 圖卷積網絡 實體對齊 | |
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| 文檔介紹：實體對齊是實現對不同來源知識庫進行融合的重要技術方法，在知識圖譜、知識補全領域具有廣泛應用。現有基于圖注意力的實體對齊模型多使用靜態圖注意力網絡且忽略了實體屬性中的語義信息，導致模型存在有限注意、難以擬合、表達能力不足等問題。針對這些問題，開展基于動態圖注意力結構建模實體對齊方法研究，首先使用圖卷積層建模目標實體的單跳節點表示，其次應用動態圖注意力網絡獲得多跳節點注意力系數并建模，再次利用逐層門控網絡聚合圖卷積層與動態圖注意力層輸出的單跳、多跳節點信息，最后拼接通過外部知識預訓練自然語言模型提取的實體名稱屬性嵌入并進行相似度計算。該方法在DBP15K的三類跨語言數據集中都獲得了一定的提高，證明了應用動態圖注意力網絡與融入實體屬性語義在提高實體表示能力上的有效性。 | |
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