什么是实体对齐、实体消歧、属性对齐？

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#实体对齐 #实体消歧

本文探讨了实体对齐的概念，即判断多个信息源的实体是否指代同一对象，并进行信息融合；实体消歧，解决一词多义问题；以及属性对齐，确保不同来源的相同属性信息整合。

什么是实体对齐、实体消歧？

实体对齐旨在判断两个或者多个不同信息来源的实体是否为指向z真实世界中同一个对象。如果多个实体表征同一个对象，则在这些实体之间构建对齐关系，同时对实体包含的信息进行融合和聚集。
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实体消歧：根据上下文信息实现消除一词多义的现象。
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属性对齐：旨在判断两个或多个属性是否可以表示同一个属性，把不同来源或名字相同但表征相同的属性进行信息融合，从而或者更丰富、更准确的信息。
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参考：实体和属性对齐方法的研究与实现（硕士论文）

NLP模型笔记2022-17：实体识别、实体对齐、实体消歧、属性对齐【论文+源码】
源代码杀手的博客
06-14 1977
实体 先说什么实体吧。在NLP中通常所说的实体指的是人名、地名、机构名，在新闻领域，我们希望了解突发事件的主体，比如人物、地点、机构等等。如果扩展的话，就是你所关心的词语，比如在商品标题中，我们会关心品牌词、物品词、物品属性词，通过这些词+情感极性词，可以更详细地了解顾客的购物意愿。实体识别 再说怎么让机器识别这些实体吧。从识别步骤来看分为两步，第一步识别出实体词边界，也就是实体的开始位置和结束位置；第二步识别出实体的类型，也就是前边所说的人名、地名、机构名等等具体的实体类型。从识别方法来看有两类，第一类基
实体对齐（三）：RNM
u013010473的博客
01-31 3363
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知识图谱的构建技术包括知识抽取、知识融合、知识加工和知识更新等。图1 知识图谱构建技术流程图1.1 知识抽取知识抽取就是自动化或半自动化的从原始数据中获得实体、关系及属性等可用知识单元。早期是基于规则的知识抽取，通过人为预先规定的抽取规则，从文本中抽取知识的三元组信息，缺点是数据量大的时候规则构建耗时长、可移植性差，难以应对数据规模庞大的知识图谱构建。目前基于神经网络的知识抽取将文本作为向量输入，能够自动发现实体、关系和属性特征，适用于大规模数据的知识图谱构建。1.1.1 实体识别实体识别即命名实体识别（N
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为什么要进行实体对齐？ 不同的知识图谱，收集知识的侧重点不同，对于同一个实体，有知识图谱的可能侧重于其本身某个方面的描述，有的知识图谱可能侧重于描述实体与其它实体的关系。 比如，对于历史人物曹操的描述，在百度百科、互动百科、维基百科等不同的知识图谱中，描述有一些差别，曹操所属时代，百度百科为东汉，互动百科为东汉末年，维基百科为东汉末期；曹操的主要成就，百度百科为“实行屯田制，安抚流民消灭群雄，统一北方，奠定曹魏政权的基础，开创建安文学，提倡薄葬”，互动百科为“统一北方”，维基百科为“统一了东汉帝国核心
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04-18 5492
目录 1 实体消歧定义 2 基于聚类的实体消歧 3 基于实体链接的语义消歧 4 其他实体链接任务 5 实体链接常用数据集 6 实体链接面临的挑战 1 实体消歧定义 1. 命名实体的歧义指的是一个实体指称项可对应到多个真实世界实体； 2. 确定一个实体指称项所指向的真实世界实体，这就是命名实体消歧； 3. 对于一段自然语言文本，“迈克尔·乔丹教授昨天访问了CMU”。要从自然语言文本中抽取信息构成知识图谱，处理流程如下： 命名实体识别： [迈克尔·乔丹]/PE...
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04-09 9210
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AIGC Studio：分享AIGC前沿知识和好玩应用，公众号同名。
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考虑到据的属性域之间（例如引文数据）存在信息隔阂问题，我们进一步提出了基于多域联合孪生循环神经网络的实体对齐算法，ＪＭＦＳＲＮＮ。多域联合孪生循环神经网络以属性域为单位，每个属性域根据其文本...
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2. 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 https://blog.youkuaiyun.com/sinat_39620217/article/details/128673963?spm=1001.2014.3001.5502 3. 特定领域知识图谱知识融合方案（实体...
NLP-实体消歧/实体统一
Swayzzu的博客
11-24 2331
比如吃的苹果和苹果手机消除歧义；比如百度公司和百度有限公司进行统一。
【知识图谱合集】三、实体对齐
zhangkai's blog
08-10 4588
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.
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zhangkai's blog
08-04 1万+
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