【摘 要】
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知识图谱是知识组织的一种有效方式,各专业领域通过构建垂直领域知识图谱进行知识管理。随着知识规模日益增长,多源异构知识成为知识图谱的主要数据来源。多源异构知识需要保证知识的准确性和正确性,共指消解技术和实体对齐技术可以有效进行实体消歧,以实现构建知识图谱的目标。目前,共指消解技术和实体对齐技术虽然取得不少研究成果,但还有不少难点尚未解决。例如,多数端到端共指消解模型聚焦于文档结构信息而忽略文档中的句
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知识图谱是知识组织的一种有效方式,各专业领域通过构建垂直领域知识图谱进行知识管理。随着知识规模日益增长,多源异构知识成为知识图谱的主要数据来源。多源异构知识需要保证知识的准确性和正确性,共指消解技术和实体对齐技术可以有效进行实体消歧,以实现构建知识图谱的目标。目前,共指消解技术和实体对齐技术虽然取得不少研究成果,但还有不少难点尚未解决。例如,多数端到端共指消解模型聚焦于文档结构信息而忽略文档中的句法和语义信息,导致知识利用率下降;知识图谱嵌入表示没有充分利用实体属性和关系信息,导致知识图谱建模时信息缺失;知识图谱中等效实体的结构异质性很少被提及,导致知识图谱实体对齐的准确度下降。针对以上问题,本文的研究内容包括:（1）针对多数共指消解模型忽视句法和语义信息,导致文档利用率低等问题,为整合文档中的句法和语义信息,提出一种基于语义嵌入网络的共指消解模型。该模型主要包括两个阶段:第一阶段采用句法解析器和SRL解析器提取句法和语义特征,并根据其特征类型构建语义共指图;第二阶段采用GAT选择性地将句法和语义特征在语义共指图中传播,并通过注意力机制提取最相关的信息。（2）针对知识图谱嵌入表示时知识利用率低、导致建模时向量表达力差等问题,提出一种联合实体属性嵌入和关系嵌入的知识图谱嵌入表示方法。该方法主要包括两个阶段:第一阶段采用预训练词向量获得实体名称的初始嵌入,再使用BERT语言表示模型获得实体属性嵌入,并根据初始嵌入计算得到关系嵌入;第二阶段首先将第一阶段产生的嵌入进行信息集成得到实体嵌入表示,随后通过联合学习进行迭代更新。（3）针对知识图谱中等效实体网络结构异质、导致实体对齐准确率低等问题,提出一种基于匹配图的实体对齐方法。该方法主要包括两个阶段:第一阶段对中心实体的单跳邻域进行采样,提取出信息量较大的单跳邻居;第二阶段利用第一阶段采样得到的单跳邻居为中心实体构造匹配图,通过匹配图相似度计算执行实体对齐任务。最后本文提出的方法分别在OntoNotes5.0、DBP15K和DWY100K数据集上进行实验验证。实验包括共指消解实验和实体对齐实验。共指消解实验主要包括文本级语言模型、语义共指图构建和共指链接计算三个内容,采用MUC、B~3和CEAFΦ4的平均F1值作为主要评估指标。实体对齐实验主要分为联合嵌入表示、单跳邻域采样和匹配图对齐三个过程,采用Hits@1和Hits@10值作为主要评估指标。实验结果表明,本文提出的方法性能相较于先前研究有一定提升,对知识图谱构建任务有积极作用。
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