基于深度学习的领域知识对齐模型研究:知识图谱视角

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为了解决领域知识融合过程中所带来的冗余和不一致问题,本文从知识图谱视角研究领域知识对齐。在知识图谱深度表示学习的基础上,提出了一种新的知识图谱对齐(knowledge graph alignment,KGA)模型。为验证模型的有效性,在异构知识图谱和跨语言知识图谱的相关数据集上进行对比实验。在异构数据集上,相比于传统的MTransE和IPTransE,KGA模型的Hits@1指标值最高提升了6.40%,MRR指标值最高提升了6.30%;在跨语言数据集上,模型的Hits@1指标值最高提升了9.66%,MRR
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