【摘 要】
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针对已有实体相似度计算方法在实体对齐任务上准确率较低的问题,提出一种多信息加权融合实体对齐算法。分别采用动态规划求解最小编辑距离及Doc2vec模型训练文本获取包含语义信息的特征向量等方法,对实体的结构化属性及非结构化文本进行相似度求解;通过加权平均获取实体综合相似度,完成实体对齐任务。对比实验表明,所提出算法有效提高了实体对齐的准确率,并具有更好的算法迁移性。
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院
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针对已有实体相似度计算方法在实体对齐任务上准确率较低的问题,提出一种多信息加权融合实体对齐算法。分别采用动态规划求解最小编辑距离及Doc2vec模型训练文本获取包含语义信息的特征向量等方法,对实体的结构化属性及非结构化文本进行相似度求解;通过加权平均获取实体综合相似度,完成实体对齐任务。对比实验表明,所提出算法有效提高了实体对齐的准确率,并具有更好的算法迁移性。
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