实体对齐相关论文
基于实体对齐的关系感知邻域匹配（RNM）模型进行改进，提出结合属性信息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......
实体对齐是知识图谱完善过程中必不可少的环节，当前实体对齐工作中利用了许多实体属性的信息，忽略了实体和本体之间的联系。针对实体......
知识图谱作为一种高效的结构化数据存储形式,能够为自然语言处理的下游应用提供有力的数据支持,来满足人们日益增长的需求。非结构......
随着我国司法建设不断完善,互联网上涌现出大量的（半结构和非结构化）司法大数据,例如,在刑事领域,除了与法律相关的百科知识之外,还......
随着人工智能技术的突破和大数据技术应用领域的逐渐扩展,医疗作为国计民生中重要的一部分,其发展受到了广泛的关注。而人工智能技......
随着知识图谱研究和应用的深入,多源异构知识图谱间的知识共享和融合成为一种新的需求。通过对多个知识图谱的对齐、关联和合并,使......
我军现有的各类指控知识库大多关联性弱,在表示语言和表示模型上存在差异,使得对信息的交互和深入挖掘难以实现。开展基于知识图谱......
为了解决高速列车研发过程中涉及到的全生命周期各类知识由于知识领域不同以及各领域知识图谱之间的异构导致的知识关联不明确，难以......
知识图谱补全任务根据知识图谱中已有的知识三元组来预测实体之间缺失的关系以形成新的三元组,又称链接预测;实体对齐任务是在不同......
随着互联网、大数据、云计算技术的发展,教育信息化程度不断加深,数字教育资源日益庞大,数字教育产业已经具备了良好的基础[1]。众......
实体对齐旨在发现不同知识图谱中的共指实体。近年来,图神经网络由于在识别同构子图方面的能力,已经成为基于表示学习的实体对齐工......
互联网技术的发展,催生了大量平台级的应用服务,如搜索、推荐、查询等。为了向用户提供更加精准、高效的服务,众多互联网平台分别......
随着经济全球化,科技革命与产业的升级,科技水平发展的高低已成为衡量一个国家综合国力重要指标。在当今时代,正确识别行业技术发......
近年来,知识图谱在越来越多的领域上得以应用,而知识图谱的构建与完善需要多源知识的融入。不同的知识源对知识的定义有着各自的标......
人工智能（AI）是大数据时代带来的一项重大变革,它正以迅雷之势开始对我们生活的各个方面产生影响。而知识图谱（Knowledge Graph）作为AI......
随着互联网技术和应用模式的迅猛发展，表达方式丰富直观的知识图谱得到了大量关注，在知识表示学习方面积累了丰富研究成果，这些研究已......
随着互联网的迅速普及,如何有效地组织、利用以及挖掘数据背后隐含的知识成为一种新的挑战。知识图谱描述了客观世界所存在的实体......
知识库包含丰富的信息资源,是众多自然语言处理与完整知识库构建的基础,现有的知识库普遍存在偏领域化、数据量小、信息缺失等问题......
经过多年的地质勘探,油藏地质领域积累了丰富的勘探成果以及地质知识.为了实现油藏地质领域知识的共享、传播及对知识进行有效的管......
博物馆作为文物保护与传承的载体,承载着人类数千年的文明。在蓬勃发展的物联网和人工智能等技术的驱动下,智慧化建设成为博物馆界......
随着互联网线下的场景日益增加,与地理相关的实体信息越来越丰富,地理信息检索呈现出多样化的检索需求。本文依托于《复杂地理信息......
近年来,相关推荐、智能问答等需求的出现极大的促进了知识图谱技术的发展,构建大规模通用知识图谱成为国内外学者的研究焦点。然而......
现有的基于图卷积的实体对齐算法大多基于实体之间的关系结构构建,没有有效利用实体的属性结构信息,为此提出一种结合实体属性结构......
随着互联网的快速发展,网络数据量呈爆炸式增长。如何对海量数据中的知识进行组织和表达,以更好地对知识进行分析和应用,逐渐成为......
实体对齐(Entity Alignment,EA)是指将存在于不同知识图谱(Knowledge Graph,KG)中,但指向客观世界中同一物体的名称链接起来,是知......
近年来,人物知识图谱在智能问答、人物关系分析、搜索引擎等场景得到了极大的应用,覆盖了金融、互联网、医疗、政务等领域。结构化......
四川省2018年发布了1亿元的房产数据调查合同,采集成都、眉山等4个城市的房产数据,合同接受单位的数据采集完全靠人工线下实现,然......
知识图谱是以形式化的方式来描述实体之间关系的一种语义网络。在知识图谱的构建过程中,单一数据源形成的知识图谱容易形成信息孤......
近来,知识图谱作为人工智能领域的重要组成部分,受到了众多研究者的关注。单个知识图谱很难满足实际的应用需求,而不同知识图谱之......
知识图谱是大规模的语义网络,近年来受到了学术界和业界的广泛关注。随着越来越多的知识图谱被构建出来,如何将异构知识图谱中的知......
[目的]探讨融合多源数据,开展深层次学科知识发现研究与服务的方法.[方法]通过构建科技文献SPO语义网络形成领域知识图谱的核心;通......
随着新一代人工智能技术的发展,制造系统由以往的人物二元系统发展为人机物三元系统,跨域跨层的多元数据融合成为必然趋势。本体作......
患者网上挂号时常有挂错科室的现象,因此需要科室推荐应用,功能类似线下医院的护士台预诊。然而,由于医院科室设置不尽相同,患者各......
传统的弱指导关系抽取研究主要集中于单语言内部。为了充分利用语言之间的互补性来减轻对大规模训练数据的需求,提出一种双语协同......
近年来,知识表示学习已经成为知识图谱领域研究的热点。为了及时掌握当前知识表示学习方法的研究现状,通过归纳与整理,将具有代表......
训练语料库的规模对基于机器学习的命名实体间语义关系抽取具有重要的作用,而语料库的人工标注需要花费大量的时间和人力。该文提......
随着互联网的快速发展,各类信息数据也随之爆发式的增长,这些海量的碎片化数据作为重要的信息资源,被整理为结构化的知识数据并以......
各类百科知识库是当代网民学习生活不可或缺的知识来源，但是单个知识库存在实体覆盖面低、实体信息缺失等问题；而不同知识资源和知识......
知识库对齐工作是近年来的热点研究问题.知识库对齐是将不同知识库中的实体、关系和类型进行对齐.由于知识库的规模巨大，并且不同知......
自动问答系统在自然语言处理领域受到广泛的关注,并在多个专业领域得到了充分的应用。随着开放的知识图谱中信息的实体和实体关系......
在大数据时代背景下,互联网的信息数量呈现指数式的增长趋势,如何从这些海量数据中高效并准确地挖掘出有用的信息已经成为了信息检......
随着社会的不断发展,医疗健康产业也越来越受到关注。然而,医疗健康产业面临医疗支出升高、医疗人员不足等重大挑战。人工智能技术......
知识库的实体对齐(entity alignment)工作是近年来的研究热点问题.知识库实体对齐的目标是能够高质量链接多个现有知识库,并从顶层......
知识图谱以图的形式描述概念、实体及它们之间的关系,通过建立唐诗、作者和地点等关系图谱,可以从古诗词数据中挖掘深层次的知识。......
