结合核函数与神经网络的实体嵌入规范化  

作　　者：谢晟祎[1] 陈新元 陈庆强 

机构地区：[1]福建农业职业技术学院 [2]福州工商学院 [3]福建理工大学

出　　处：《信息系统工程》2024年第10期64-68,共5页

基　　金：福建省教育科学“十三五”规划2020年度课题(项目编号:FJJKCG20-402);福建省中青年教师科技类教育科研项目(项目编号:JAT210619)。

摘　　要：开放的知识库缺少本体信息,进一步影响服务下游应用的能力,需对实体进行规范化。传统相似性度量方法及现有机器学习/深度学习方法泛化能力有待提升。提出结合核函数与神经网络的规范化表示框架,引入外源辅助信息,与实体嵌入拼接,增强细粒度的维度互动以改善语义识别能力,将相似性得分用于实体聚类。在行业数据集和开放知识图数据集上验证框架的实体规范化能力,并进一步开展链路预测任务,与基准模型比较以验证性能。

关 键 词：知识图嵌入 实体规范化 实体消歧 行业领域 聚类 

分 类 号：TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP183[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]