知识图谱-实体对齐-基础知识

最新推荐文章于 2025-05-24 20:25:56 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。

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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。

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 3396
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。
论文浅尝 | 超越实体对齐: 通过实体关系协同实现完整的知识图谱对齐
开放知识图谱
08-23 1325
笔记整理：米尔扎提·阿力木，天津大学硕士，研究方向为大模型论文链接：https://arxiv.org/abs/2407.17745摘要知识图谱对齐(Knowledge Graph Alignment, KGA)旨在整合来自多个来源的知识，以解决单个知识图谱在覆盖范围和深度方面的局限性。然而，当前的KGA模型在实现“完整”的知识图对齐方面存在不足。现有的模型主要强调交叉图实体之间的联系，而忽略了跨...
知识图谱抽取分析中，如何做好实体对齐？
kcarly的专栏
01-13 1788
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 6231
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
（四）知识图谱之知识融合
最新发布
只有左边一个小酒窝的专栏
05-24 1440
在实际应用中，单一方法往往难以应对复杂的数据源差异（如命名歧义、属性缺失、语义多样性等），而混合方法通过融合不同技术，能够更灵活地处理各类对齐挑战。然后利用GNN模型，结合客户的地址、联系方式等属性，预测不同数据源中的客户是否为同一实体，解决“同一企业不同语言名称”（如“华为”与“Huawei”）的对齐问题。在电商平台的百万级商品对齐中，首先用预训练模型过滤掉90%的明确匹配/不匹配对，剩余10%的模糊对通过主动学习算法筛选出最具信息量的1%样本，由人工标注后用于微调模型，最终实现95%以上的对齐准确率。
知识图谱之实体对齐一
热门推荐
AIGC Studio：分享AIGC前沿知识和好玩应用，公众号同名。
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 9946
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...
面向多个知识图谱的实体对齐
m0_46246301的博客
02-21 2411
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.
强化学习和知识图谱实体对齐
weixin_43165660的博客
10-17 1675
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...
知识图谱实体对齐工具浅析
kcarly的专栏
01-16 1284
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。
基于图嵌入的社交账号与知识图谱实体对齐+人工智能+知识图谱+预训练模型
01-29
本文提出了一种基于图嵌入特征的社交账号与知识图谱实体对齐方法，以期解决这一挑战性问题。 文章首先介绍了社交网络与知识图谱融合的重要性和实际应用价值。社交网络积累了大量的用户生成数据，包括用户的喜好、...
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。
知识图谱融合与知识图谱对齐Summary
jxsdq的博客
05-08 8023
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
知识图谱对齐——论文阅读笔记
lynn_Dai的博客
06-17 811
《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
【知识图谱合集】三、实体对齐
zhangkai's blog
08-10 4397
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.
【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 2442
《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
知识图谱实体对齐中文-英语对齐的案例
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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