一种基于实体描述和知识向量相似度的跨语言实体对齐模型

跨语言实体对齐旨在找到不同语言知识图谱中指向现实世界同一事物的实体.传统的跨语言实体对齐方法通常仅依靠知识图谱内部的结构信息,但实际上一些知识图谱提供的实体描述信息也可以被利用.本文提出了一种结合知识图谱的内部结构和实体描述信息共同进行跨语言实体对齐的模型.该模型首先通过训练基于知识图谱结构信息的知识向量找到可能被对齐的实体对,再结合实体描述信息利用改进后的共享参数模型选出最终的对齐实体,最后通过迭代对齐的方法重复前两个步骤找到更多的对齐实体直到训练结束.实验结果表明,与基准算法相比,本文所提模型在跨语言实体对齐任务上可以取得相对不错的结果.

化妆品风险物质知识图谱构建及应用

针对国内外化妆品风险物质多语言特性和复杂关联的特点,提出一种基于双通道图神经网络的邻域匹配算法。采用图神经网络学习实体属性特征和跨域交互特性,将不同特性实体映射到相同的向量空间,通过邻域匹配网络聚合实体邻域特征,为每个实体构建邻域网络以实现实体对齐,并应用于多语言风险物质知识图谱及问答系统构建。实验结果表明,在化妆品风险物质数据集上该方法获得的Hits@1、Hits@10与MRR值都优于其它基线模型,分别平均提升6.37%、8.17%与9.37%。