【摘 要】
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知识库的实体对齐(entity alignment)工作是近年来的研究热点问题.知识库实体对齐的目标是能够高质量链接多个现有知识库,并从顶层创建一个大规模的统一的知识库,从而帮助机
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知识库的实体对齐(entity alignment)工作是近年来的研究热点问题.知识库实体对齐的目标是能够高质量链接多个现有知识库,并从顶层创建一个大规模的统一的知识库,从而帮助机器理解底层数据.然而,知识库实体对齐在数据质量、匹配效率等多个方面存在很多问题与挑战有待解决.从这些挑战出发,对十几年来的可用于知识库实体对齐的技术和算法进行综述,通过分类和总结现有技术,为进一步的研究工作提供可选方案.首先形式化定义了知识库实体对齐问题;然后对知识库的实体对齐工作进行总体概述,并从对齐算法、特征匹配技术和分区索引技术3个方面详细总结了各种可用方法和研究进展,重点从局部和全局2个角度对主流的集体对齐算法进行详细阐述,并介绍了常用的评测数据集;最后对未来重点的研究内容和发展方向进行了探讨和展望.
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