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题名多源知识图谱事件知识融合方法研究
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作者
王丹
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机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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出处
《智能计算机与应用》
2024年第5期157-163,共7页
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基金
上海理工大学自然科学基金培育项目(20ZRPY08)。
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文摘
以事件为中心的动态知识对事件预测等应用至关重要,但现有知识图谱主要关注以实体为中心的静态知识,难以满足需求。本文提出一种融合多源知识的高质量事件知识图谱构造方法,首先定义全局事件模式,利用标签类别从源知识图谱中提取事件知识并构造临时事件知识图,提出关系扩充规则对临时事件知识图进行扩充,改进实体对齐Attce模型,基于TransD模型对多个临时事件知识图进行联合嵌入学习,以提高实体对齐和冲突发现的效率;利用事件描述完整度计算源知识图谱可信度,发生冲突时作为判别标准进行处理。经过在真实数据集上的实验,验证了该方法的准确性和有效性。
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关键词
事件知识图谱
知识融合
全局事件模式
实体对齐
知识图谱嵌入
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Keywords
event knowledge graph
knowledge fusion
global event pattern
entity alignment
knowledge graph embedding
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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