[发明专利]一种基于图表示学习的知识图谱跨语言对齐方法在审
申请号: | 202210020693.5 | 申请日: | 2022-01-10 |
公开(公告)号: | CN114443855A | 公开(公告)日: | 2022-05-06 |
发明(设计)人: | 李昌赫;张华平;商建云 | 申请(专利权)人: | 北京理工大学 |
主分类号: | G06F16/36 | 分类号: | G06F16/36;G06F16/31;G06F16/951;G06F16/35;G06F40/263;G06F40/295;G06F40/30;G06N3/04 |
代理公司: | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人: | 张利萍 |
地址: | 100081 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明涉及一种基于图表示学习的知识图谱跨语言对齐方法,属于自然语言处理技术领域。在知识图谱构建阶段,通过爬取网站数据作为来源。然后,过滤筛选多语言实体并抽取其结构化数据组成三元组,构建知识图谱。在对齐阶段,通过图表示学习,将不同来源的知识图谱生成对应的嵌入矩阵,在图嵌入基础上,依靠已对齐实体,将不同语言知识图谱中的实体合并到统一的空间中,并根据实体在联合语义空间中的距离进行对齐。本方法充分利用了知识图谱结构信息,通过图表示学习方法将不同语言知识图谱中的实体合并到统一的空间中,并根据实体在联合语义空间中的距离进行对齐,保证了融合后的数据更准确全面,提高了在跨语言领域进行快速分析和智能搜索的效率。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 图表 学习 知识 图谱 语言 对齐 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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