知识图谱-实体对齐-基础知识

最新推荐文章于 2025-01-16 00:33:23 发布
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#自然语言处理 #机器学习

本文探讨了实体融合和实体对齐的概念，它们在知识图谱中用于创建统一的实体表示。实体对齐是将不同来源的数据中相同或相似实体进行匹配的过程，而融合则涉及将这些匹配的实体整合成一个抽象的表示。

实体对齐

待看文章：
https://www.omegaxyz.com/2020/04/06/knowledge-fusion/
https://www.aminer.cn/research_report/5cecc3f41976c5c87c8bee63

实体融合和实体对齐基本上是一个概念，融合本身可能会定义个比较抽象的词语，作为整个对齐后实体簇里的统一对外表示。

知识图谱的实体对齐研究综述
07-08
通过对实体对齐的研究，不仅可以提高知识图谱的质量和实用性，还能够为未来的自然语言处理技术发展奠定坚实的基础。随着技术的不断进步，实体对齐方法也将变得更加高效和准确，进一步推动知识图谱在各个领域的广泛...
表示学习知识图谱的实体对齐算法.pdf
08-03
知识图谱，事理图谱，事件推理
知识图谱融合与知识图谱对齐Summary
jxsdq的博客
05-08 8320
Summary of Knowledge graph combination and KG alignment Ref：多知识图谱的融合算法探索 1. 知识融合的常见问题 数据质量问题：命名模糊，数据输入错误，数据都市，数据格式不一致，缩写问题 数据规模问题：数据量过大，或数据量过小。数据种类多样性。在知识图谱对齐的时候，我们不仅通过实体名匹配，也会使用多种关系，链接，图谱层次。 2. 知识融合（对齐）的常见步骤 数据预处理：1) 语法正规化 2) 数据正规化 记录链接：把实体通过相似度进行连接 相似度计
知识图谱之实体对齐二
AIGC Studio：分享AIGC前沿知识和好玩应用，公众号同名。
11-24 6632
4.2知识融合 经由信息抽取之后的信息单元间的关系是扁平化的，缺乏层次性和逻辑性，同时存在大量冗余甚至错误的信息碎片。知识融合旨在解决如何将关于同一个实体或概念的多源描述信息融合起来，将多个知识库中的知识进行整合，形成一个知识库的过程，在这个过程中，主要关键技术包含指代消解、实体消歧、实体链接。 4.2.1关键问题解决方法 （1）实体统一（共指消解） 多源异构数据在集成的过程中，通常会出现一个现实世界实体对应多个表象的现象，导致这种现象发生的原因可能是：拼写错误、命名规则不同、名称变体、缩写等等。而
知识图谱之实体对齐一
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10-24 1万+
知识融合一般分为两步,本体对齐和实体匹配两种的基本流程相似,如下: 一、实体对齐常见的步骤： 数据预处理：1) 语法正规化 2) 数据正规化 记录链接：把实体通过相似度进行连接 相似度计算：分成属性相似度和实体相似度。其中，属性相似度可以通过编辑距离（Levenstein，Wagner and Fisher, edit distance with Afine Gaps）集合相似度（Jaccard, Dice）基于向量的相似度（Cosine，TFIDF）。实体相似度可通过聚合，聚类（Canoy+K
知识图谱—实体对齐
zhangkai's blog
08-04 1万+
图谱构建流程导读：1.知识提取从原始数据语料中自动识别出命名实体。实体是知识图谱中最基本的元素。2.知识表示（一）介绍了知识表示学习的常见的代表模型：距离模型、单层神经网络模型、能量模型...
【知识图谱合集】三、实体对齐
zhangkai's blog
08-10 4585
导读： 1.知识提取：从原始数据语料中自动识别出命名实体。实体是知识图谱中最基本的元素。 https://blog.youkuaiyun.com/zkzbhh/article/details/107921135 2.知识表示：介绍了知识表示学习的常见的代表模型：距离模型、单层神经网络模型、能量模型、双线性模型、张量神经网络模型、矩阵分解模型。翻译模型（Trans模型）,TransH模型、TransR模型、TransD模型、TranSpare模型、TransA模型、TransG模型、KG2E模型。 https.
知识图谱实体对齐工具浅析
kcarly的专栏
01-16 1530
知识图谱实体对齐工具是用于将不同知识图谱或数据源中的相同实体进行匹配和融合的技术。：这些方法通过将实体和关系嵌入到低维向量空间中，利用几何距离来计算实体之间的相似性，从而实现对齐。：这些工具进一步扩展了嵌入技术，通过不同的模型结构和优化策略来提高对齐效果。知识图谱实体对齐工具涵盖了从传统规则方法到现代深度学习技术的广泛范围。这些工具在处理不同规模和类型的实体对齐任务时各有优势，可以根据具体需求选择合适的工具进行应用。
知识图谱-实体识别
qq_40671063的博客
03-19 6097
知识图谱中实体识别相关内容
面向多个知识图谱的实体对齐
m0_46246301的博客
02-21 2550
论文笔记： [1]徐有为,张宏军,程恺,廖湘琳,张紫萱,李雷.知识图谱嵌入研究综述[J/OL].计算机工程与应用:1-25[2022-02-20].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2127.TP.20220128.1648.002.html. 文章目录实体对齐概述概念目标框架步骤实体对齐模型基于三元组的模型方法基于路径的模型基于图的模型 实体对齐概述 概念 与实体消岐相反，实体对齐是针对“同义异名”的实体，即判断两个实体是否指向真实世界中的同一对象的过程。数据库领域.
1.特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐)：文娱知识图谱构建之人物实体对齐
丨汀、的博客
01-13 3560
我们知道决策树的学习最耗时的一个步骤就是对特征的值进行排序（因为要确定最佳分割点），XGBoost在训练之前，预先对数据进行了排序，然后保存为block结构，后面的迭代中重复地使用这个结构，大大减小计算量。全新发布6个深度时序模型。不同的KG库由于使用的场景不同，对于KG中实体的维护程度往往不一致，如上图所示，Aditya Raj Kapoor这个演员在IMDB和Freebase中的作品存在一定的差异，针对这种case，上述普通的GCN无法很好的解决。当然在模型的精度较高的情况下，加入的伪标签才会更精确。
知识库实体对齐技术综述
08-12
知识库实体对齐技术综述。知识图谱相关技术。属于综述。
强化学习和知识图谱实体对齐
weixin_43165660的博客
10-17 1806
在这篇文章中，作者将实体对齐建模为一个顺序决策任务，其中agent(智能体)根据实体的表征向量顺序地决定两个实体是匹配还是不匹配。所提出的端到端的基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的实体对齐（end-to-end RL-based entity alignment, RLEA）框架可以灵活地适应大多数给予嵌入的实体对齐方法。
知识图谱抽取分析中，如何做好实体对齐？
kcarly的专栏
01-13 2061
在知识图谱抽取分析中，实体对齐是将不同知识图谱中的相同实体映射到同一表示空间的关键步骤。通过结合以上方法，可以根据具体应用场景选择合适的实体对齐策略，从而实现高效、准确的知识图谱融合和整合。在知识图谱抽取分析中，最新的表示学习技术被广泛应用于实体对齐任务。这些技术主要利用深度学习和图神经网络等方法，将实体和关系映射到低维稠密的向量空间中，从而提高对齐的准确性和效率。
知识图谱对齐——论文阅读笔记
lynn_Dai的博客
06-17 883
《Cross-lingual Knowledge Graph Alignment via Graph Matching Neural Network》 基于图匹配神经网络的跨语言知识图谱对齐 摘要 先前的跨语言的知识图谱对齐研究依赖于实体嵌入的思想，，其不能够在两个知识图谱上；此文介绍一种方法，表示其上下文信息的特征实体，主体实体图（局部实体子图），从这个角度来看，知识库的对齐工作可以看做图匹配问题，进一步提出注意力机制的解决方案。 代码： https://github.com/syxu828/Crossl
实体对齐——阅读笔记
lynn_Dai的博客
04-18 1万+
实体对齐 实体对齐简介：不同的只是图谱对同一个实体的描述，会有差异。通过知识融合可以将不同知识图谱中的只是进行互补融合。 实体对齐的目的：判断两个或者多个不同信息来源的实体是否为指向真实世界中同一个对象，将具有相同指称的命名实体聚集在一起。 一、《A Survey on Entity Alignment of Knowledge Base》2016 Abstract 首先形式化定义了知识库实体对齐问题，然后对知识库的实体对齐工作进行总体概述，并从对齐算法、特征匹配技术和分区索引技术三个方面详细总结了各种可
【自然语言处理】【知识图谱】使用属性嵌入实现知识图谱间的实体对齐
bqw的博客
04-13 2574
《使用属性嵌入实现知识图谱间的实体对齐》 Entity Alignment between Knowledge Graphs Using Attribute Embedding 一、简介 随着知识图谱的发展和应用，有许多的知识图谱被创建并应用于不同的目标。这些图谱可能是互补的，如果可以将这些图谱融合为一个更大的图谱，那么就能改善下游基于知识图谱的应用。将这些知识图谱集成为统一图谱的主要挑战之一就是实体对齐(Entity Alignment)。 在实际应用中，知识图谱通常被保存在RDF\text{RDF}RD
论文浅尝 | SelfKG：知识图谱的自监督实体对齐
开放知识图谱
05-15 903
笔记整理：张孟垚，浙江大学硕士，研究方向为人工智能+X链接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3485447.35119451. 动机实体对齐是构建web级知识图谱的一个基本问题，它旨在识别不同知识图谱(KGs)之间的等效实体。标签监督被认为是精确校准的必要条件。受到最近自我监督学习进展的启发，探索在多大程度上摆脱监督实体对齐。通常，标签信息用于监督将每个正对中的实体拉...
知识图谱实体对齐中文-英语对齐的案例
最新发布
02-18
目前主流的知识图谱实体对齐方法主要分为基于特征匹配、基于映射学习以及混合策略三类： - **基于特征匹配**：利用实体名称、属性值等显式信息进行相似度计算； - **基于映射学习**：采用神经网络模型自动习得潜在...
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