知识图谱的双向对偶模型优化：迭代式实体对齐与择优方法

本文主要探讨了基于知识图谱的择优分段迭代式实体对齐方法在知识融合领域的应用。随着信息技术的发展，知识图谱作为结构化的知识表示形式，其实体对齐问题对于实现不同数据源之间的信息整合至关重要。作者针对这一问题，提出了创新的研究思路。 首先，研究者利用双向对偶关系图神经网络（RDGCN）模型对传统的课程迭代式实体对齐模型进行了增强。双向对偶关系图神经网络通过同时考虑实体之间的双向关系，能够更有效地捕捉知识图谱中的复杂连接，从而提升实体对齐的准确性。 在迭代过程中，作者强调了数据分析的重要性。每次迭代后，会对结果进行深入分析和总结，采用扩展性候选置信对方法来评估每一对实体的匹配可能性。这种方法不仅考虑了实体本身的属性，还考虑了它们在图谱中的位置和联系，提高了匹配的置信度。 在训练策略上，作者提出按度数比重进行迭代训练，这意味着会优先关注那些在图谱中连接较多的实体，因为这些实体往往更具代表性，可以提供更多的上下文信息。这种策略有助于提高模型的学习效率和对复杂关系的理解。 进一步地，研究者在初步实体对齐训练的基础上，引入了POINTSEBERT模型进行优化。POINTSEBERT是一种预训练模型，它在自然语言处理任务中表现出色，尤其是在文本相似度计算方面。通过重新排序初步对齐结果，POINTSEBERT能够更好地捕捉语义信息，从而提升实体对齐的整体精度。 实验结果显示，该模型方法在实体对齐任务上取得了显著的改进效果。这表明，结合双向对偶关系图神经网络、候选置信对分析、度数比重训练策略以及预训练模型的优化，可以有效提升知识图谱实体对齐的性能，为知识融合提供了强有力的技术支持。 本文的贡献在于提出了一种创新的实体对齐方法，将深度学习模型与迭代策略相结合，为知识图谱的构建和融合提供了新的解决方案。随着人工智能和知识图谱技术的不断发展，这种方法有望在多个领域中发挥重要作用。