【摘 要】
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知识库包含丰富的信息资源,是众多自然语言处理与完整知识库构建的基础,现有的知识库普遍存在偏领域化、数据量小、信息缺失等问题,同时人工构建通用知识库存在难度大、出错多、更新慢、耗时耗力等问题,而在现有知识库基础上进行数据融合具有速度快、出错少、易更新、覆盖全面等优点,因此多源异构知识库融合算法具有很高的研究价值。本文以开放的百科数据源为基础进行多源异构知识库融合算法研究,针对异构知识库之间存在的数据
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知识库包含丰富的信息资源,是众多自然语言处理与完整知识库构建的基础,现有的知识库普遍存在偏领域化、数据量小、信息缺失等问题,同时人工构建通用知识库存在难度大、出错多、更新慢、耗时耗力等问题,而在现有知识库基础上进行数据融合具有速度快、出错少、易更新、覆盖全面等优点,因此多源异构知识库融合算法具有很高的研究价值。本文以开放的百科数据源为基础进行多源异构知识库融合算法研究,针对异构知识库之间存在的数据重复、实体歧义、信息缺失等问题,提出了“多信息加权融合实体对齐算法”和“基于TF-IDF加权的Word2vec词向量表示算法”分别完成多源异构知识库融合过程中的“实体对齐”和“属性融合”任务。针对本文所提出的融合算法分别设置了相关实验和对比实验,实验结果表明本文所提出的融合算法在准确率和召回率上相比于现有的融合算法均有所提高,验证了本文所提出的融合算法的有效性和实用性。本文主要贡献如下:（1）针对实体对齐任务提出了“多信息加权融合实体对齐算法”,本算法采用动态规划思想求解最小编辑距离及基于Doc2vec模型训练文本特征向量等方法,对实体的结构化属性及非结构化属性进行相似度求解,最终通过加权平均获取实体综合相似度,完成实体对齐任务。（2）针对属性融合任务提出了“基于TF-IDF加权的Word2vec词向量表示算法”本算法首先采用引入影响因子的TF-IDF算法进行属性文本中各词语的权重表示,然后采用Word2vec模型进行特征词向量训练,并将获取的词向量通过加权平均求取属性中各子句的特征向量,最终将子句特征向量进行相似度求解完成实体对之间的属性融合任务。（3）基于本文所提出的两种算法开发了“Graph Search”系统,此系统包含八大功能模块,全面覆盖了多源异构知识库融合及信息查询等功能,达到了数据自动化融合,信息关联化查询等目的,将本文所提出的融合算法进行了实际应用,再次验证了本文算法在多源异构知识库融合过程中的有效性和实用性。
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