基于動(dòng)態(tài)圖注意力聚合多跳鄰域的實(shí)體對齊 | |
所屬分類:技術(shù)論文 | |
上傳者:aetmagazine | |
文檔大?。?span>714 K | |
標(biāo)簽: 動(dòng)態(tài)圖注意力 圖卷積網(wǎng)絡(luò) 實(shí)體對齊 | |
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文檔介紹:實(shí)體對齊是實(shí)現(xiàn)對不同來源知識(shí)庫進(jìn)行融合的重要技術(shù)方法,,在知識(shí)圖譜,、知識(shí)補(bǔ)全領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用?,F(xiàn)有基于圖注意力的實(shí)體對齊模型多使用靜態(tài)圖注意力網(wǎng)絡(luò)且忽略了實(shí)體屬性中的語義信息,,導(dǎo)致模型存在有限注意,、難以擬合,、表達(dá)能力不足等問題。針對這些問題,,開展基于動(dòng)態(tài)圖注意力結(jié)構(gòu)建模實(shí)體對齊方法研究,,首先使用圖卷積層建模目標(biāo)實(shí)體的單跳節(jié)點(diǎn)表示,其次應(yīng)用動(dòng)態(tài)圖注意力網(wǎng)絡(luò)獲得多跳節(jié)點(diǎn)注意力系數(shù)并建模,,再次利用逐層門控網(wǎng)絡(luò)聚合圖卷積層與動(dòng)態(tài)圖注意力層輸出的單跳,、多跳節(jié)點(diǎn)信息,最后拼接通過外部知識(shí)預(yù)訓(xùn)練自然語言模型提取的實(shí)體名稱屬性嵌入并進(jìn)行相似度計(jì)算,。該方法在DBP15K的三類跨語言數(shù)據(jù)集中都獲得了一定的提高,,證明了應(yīng)用動(dòng)態(tài)圖注意力網(wǎng)絡(luò)與融入實(shí)體屬性語義在提高實(shí)體表示能力上的有效性。 | |
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