[发明专利]一种上下文对齐增强图注意力网络的跨语言实体对齐方法有效
| 申请号： | 202011201832.1 | 申请日： | 2020-11-02 |
| 公开（公告）号： | CN112417159B | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 刘进;赵焜松;谢志文;崔晓晖;黄勃;周光有;匡秋明 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F40/211;G06F40/295;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 许莲英 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种上下文对齐增强图注意力网络的跨语言实体对齐方法。引入第一知识图谱、第二知识图谱并筛选对齐种子实体集合，把其中每个实体名翻译为英文；从翻译后的对齐种子集中构建训练集和测试集，使用word2vec算法将实体名转换为词向量；通过对每个实体名的词向量求和来分别构建两图谱的初始特征。将训练集划分为上下文对齐种子集和目标对齐种子集，并与前述的初始特征共同作为输入数据；通过跨知识图谱聚合层和基于注意力图神经网络得到包含图谱融合信息和多跳邻居信息的每个实体的特征。本发明充分利用上下文对齐种子集，通过跨知识图谱聚合层传递图谱间的信息；通过基于注意力的图神经网络收集传递实体邻居信息以及跨图谱的实体对齐信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 上下文 对齐 增强 注意力 网络 语言 实体 方法 | ||
【主权项】：
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