【摘 要】
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解决多源知识对齐和知识冗余是开放数据域自动构建知识图谱的关键，针对这一问题提出一种融合知信学习与深度学习的知识图谱自动构建模型。建立了图神经网络模型（GCNs）与知信学习之间的理论联系，以先验知识与深度学习相结合的方式构建实体语义联合空间，将先验知识对模型的干预形式化，并利用自动编码器实现了一个更细粒度的实体对齐和关系抽取模型。另外，采用GCNs与多头注意力相结合的方式，缓解因结构数据中的多跳推理
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解决多源知识对齐和知识冗余是开放数据域自动构建知识图谱的关键，针对这一问题提出一种融合知信学习与深度学习的知识图谱自动构建模型。建立了图神经网络模型（GCNs）与知信学习之间的理论联系，以先验知识与深度学习相结合的方式构建实体语义联合空间，将先验知识对模型的干预形式化，并利用自动编码器实现了一个更细粒度的实体对齐和关系抽取模型。另外，采用GCNs与多头注意力相结合的方式，缓解因结构数据中的多跳推理造成实体依赖信息丢失的影响。最后从关系抽取、实体对齐和三元组抽取等方面详细评估了模型创新点。实验结果表明，该模型在开源数据集SemEval、FB15k和收集整理的MD数据集上均取得较新的性能，在各任务上的F1值分别达到了89.5%、86.6%和84.2%，具有更好的信息学习能力。
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