| 基于動態(tài)圖注意力聚合多跳鄰域的實體對齊 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：714 K | |
| 標簽： 動態(tài)圖注意力 圖卷積網(wǎng)絡(luò) 實體對齊 | |
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| 文檔介紹：實體對齊是實現(xiàn)對不同來源知識庫進行融合的重要技術(shù)方法，在知識圖譜、知識補全領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。現(xiàn)有基于圖注意力的實體對齊模型多使用靜態(tài)圖注意力網(wǎng)絡(luò)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(tài)圖注意力結(jié)構(gòu)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(jié)點表示，其次應(yīng)用動態(tài)圖注意力網(wǎng)絡(luò)獲得多跳節(jié)點注意力系數(shù)并建模，再次利用逐層門控網(wǎng)絡(luò)聚合圖卷積層與動態(tài)圖注意力層輸出的單跳、多跳節(jié)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(shù)據(jù)集中都獲得了一定的提高，證明了應(yīng)用動態(tài)圖注意力網(wǎng)絡(luò)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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