基于BERT和TransE的众筹教育资源实体对齐优化算法

本文主要探讨了在众筹众创教育资源生成过程中，如何利用先进的信息技术，特别是深度学习模型BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和知识图谱表示模型TransE（Translating Embeddings）来提升实体对齐的效率和准确性。作者针对多源知识图谱中存在的命名空间异构性问题，提出了创新的实体对齐算法。 首先，研究者提出了一种结合BERT和改进TransE的实体对齐模型。BERT在自然语言处理任务中表现出强大的语义理解能力，而TransE则擅长于处理结构化数据，如关系三元组。他们将BERT的语义表示能力融入TransE的向量初始化阶段，通过迭代训练，增强了模型对文本初始语义信息的表达。 在关系三元组的训练中，作者改进了TransE模型，使其在原有的基础上引入BERT的表示，从而在保持TransE结构层面的优势的同时，提升了实体对齐的精确性和效率。这表明，BERT能够提供丰富的上下文信息，有助于更好地理解和捕捉实体之间的复杂关系。 对于包含丰富属性信息的众筹众创教育资源知识图谱，作者采用BERT对属性和属性值进行编码，并借鉴翻译模型的思想和TF-IDF权重分配策略，生成属性层面的实体向量。这种方法不仅利用了知识图谱的结构信息，还充分挖掘了属性数据的价值，进一步提高了实体对齐的准确性。 实验结果表明，作者提出的实体对齐算法在处理中文知识图谱时表现出色，尤其是在与仅考虑单一因素的模型相比，其联合嵌入模型在性能上具有显著优势。此外，该模型的权重分配策略相较于传统的连接策略，显示出更好的性能，这意味着在实际应用中，它能更有效地整合结构和属性信息，优化知识图谱的构建过程。 总结来说，这篇研究工作主要贡献在于：(1)开发了一种新颖的实体对齐模型，结合BERT和TransE的优势；(2)有效地利用了知识图谱的属性信息，提升了实体对齐的质量；(3)在实践中验证了其在众筹众创教育资源领域中的实用性和有效性。这项研究成果对于推动教育资源的数字化、个性化和智能化具有重要意义。