【摘 要】
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知识图谱的实体对齐有助于知识图谱的创建和扩充工作,进而推进知识图谱的应用发展。依赖于知识图谱专家手动注释实体对齐的方法不仅费时费力而且存在着一定的误差。在深度学习快速发展的当前阶段,深度学习依靠优异的网络结构,以及较好的学习能力,在知识图谱上有着不错的表现效果。对此,本文基于深度学习方法对实体对齐的任务进行研究工作。本文的主要工作及贡献如下:（1）针对图卷积神经网络的实体对齐方法GCN-Align
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知识图谱的实体对齐有助于知识图谱的创建和扩充工作,进而推进知识图谱的应用发展。依赖于知识图谱专家手动注释实体对齐的方法不仅费时费力而且存在着一定的误差。在深度学习快速发展的当前阶段,深度学习依靠优异的网络结构,以及较好的学习能力,在知识图谱上有着不错的表现效果。对此,本文基于深度学习方法对实体对齐的任务进行研究工作。本文的主要工作及贡献如下:（1）针对图卷积神经网络的实体对齐方法GCN-Align开展了分析,在数据集DPK15K上,单独分析属性结构的实体对齐效果;将属性结构与关系结构互换拼接分析,分析拼接加权的参数效果变化;同时将属性结构与关系结构相加分析。最后给出另外一个数据集DWY100K上的实验效果。实验表明,图卷积对关系结构比属性结构的对齐效果更加显著,属性结构对关系结构的辅助能有效提升对齐效果。同时对比规模不同的数据集,发现数据集的规模越大,实体对齐的效果越差。（2）针对知识图谱和实体的特征,研究了基于异构知识图谱的关系感知实体对齐方法,提出了结合属性信息的异构知识图谱的关系感知实体对齐方法,引入属性信息辅助实体对齐任务,针对不同语言知识图谱,即跨语言知识图谱,较好的实现了相同实体对的对齐。该方法思路及实现简单,实验表明,相较于异构知识图谱的关系感知实体对齐方法,结合属性信息的异构知识图谱的关系感知实体对齐方法在数据集DBP15K上@1准确率提高2%左右,在@10和@50上均提高4%左右,准确率有进一步的提升。（3）针对基于实体对齐的关系感知邻域匹配模型,构建了结合属性与对偶注意力机制的实体对齐关系感知邻域匹配模型。引入RDGCN的对偶注意力对原来GCN的关系结构学习能力进行优化。加入属性信息,联合关系结构与属性信息作为关系感知邻域匹配的嵌入。在真实数据集DBP15K的3个子数据集ZH-EN,JA-EN,FR-EN上对齐准确率分别可达到86.91%、87.67%和94.05%,与基准模型相比有进一步的提升,实验结果表明该方法可以更有效的识别出对齐的实体对。
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