基于表示学习的知识图谱实体对齐算法

"表示学习知识图谱的实体对齐算法.pdf" 本文主要探讨了一种基于表示学习的知识图谱实体对齐方法，旨在提高知识图谱融合过程中的实体匹配精度。传统的实体对齐方法通常依赖于知识图谱的结构信息或实体属性特征进行相似度比较，而本文提出的方法则在低维向量空间中利用机器学习来学习实体和关系的语义表示，这种表示包含了知识图谱的内在结构和实体属性。 首先，作者们介绍了一种新的学习策略，它能够在低维度中捕获知识图谱的复杂结构。通过运用机器学习技术，可以训练模型以理解实体和关系之间的关联，这种语义表示不仅反映了实体间的直接链接，也考虑了间接联系和深层语义信息。这种方法优于仅依赖于显式结构信息的对齐策略，因为它能够处理隐含的、非线性的知识关系。 其次，利用人工标注的实体对作为先验知识，该方法学习不同知识图谱间实体对的映射关系。这一过程有助于模型在无监督或弱监督的环境中进行学习，进一步优化实体对齐的准确性。通过对已有实体对的学习，模型能够推断出未被标注的实体对，从而扩展了知识图谱的覆盖范围。 实验结果表明，与基于特征匹配的传统方法（如SIGMA）相比，本文提出的方法在实体对齐的精确率上有所提升，同时保持了较高的F1值。这证实了表示学习在知识图谱实体对齐任务中的优越性，尤其是在处理大规模、复杂知识结构时。 关键词涵盖了机器学习、表示学习、知识图谱、知识融合以及实体对齐，这些是本文的核心研究领域。机器学习是实现表示学习的基础，它使得模型能够从数据中自动学习和改进。表示学习则是关键的技术手段，它允许模型在低维空间中捕捉高维数据的复杂性。知识图谱作为结构化的知识库，其融合和对齐是知识发现和应用的重要环节。实体对齐是这个过程的关键步骤，它确保了不同知识源的准确整合。 这篇论文提出的表示学习实体对齐算法为知识图谱的融合和扩展提供了一个有效的工具，对于提升知识图谱的互操作性和应用价值具有重要意义。通过这种方式，可以更好地整合分散的信息，支持更智能的决策支持系统和问答系统等应用。