公开(公告)号：CN114564597B

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202210201472.8

申请日：2022-03-03

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 刘春梅 ,  高永彬 ,  李菁 ,  方志军

IPC: G06F16/36 ,  G06F40/189 ,  G06F40/30 ,  G06F18/22 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0455 ,  G06N5/025

Abstract: 一种融合多维度多信息的实体对齐方法，包括以下步骤：将两个异构知识图谱同时作为输入；根据邻域结点对中心结点的重要程度实现下采样；将实体作为中心结点利用图卷积网络获得的嵌入表示同实现下采样后包含重要邻居信息的表示融合；通过余弦相似度计算源实体#imgabs0#与区域内的这些目标实体的相似度，加权求和相似矩阵#imgabs1#、#imgabs2#、#imgabs3#和#imgabs4#，得到最终跨图的实体对齐得分表。本发明的方法结合结果层和表示层的实体相似度，实现了利用多维度结果加权拼接的方式解决实体对齐问题。本发明的方法融合实体的多方面信息，即实体名称、属性和实体描述，分别从语义级、词语级、句子级定义实体相似度度量方法，有效判别实体是否对齐。

公开(公告)号：CN114564960A

公开(公告)日：2022-05-31

申请号：CN202210201476.6

申请日：2022-03-03

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 王骏文 ,  方志军 ,  李菁 ,  高永彬

IPC: G06F40/295 ,  G06F40/289 ,  G06F16/36 ,  G06F16/35 ,  G06K9/62

Abstract: 一种基于领域适应和小样本学习的关系抽取方法，包括以下步骤：领域适应性训练，使用对应领域的无标注数据对BERT模型进行遮蔽词汇预测训练；小样本关系分类训练，使用通用领域标注数据对模型进行关系对比判断训练；加入NOTA检测的小样本关系分类训练，使用通用领域标注数据对模型进行加入NOTA情况的关系对比判断训练。本发明通过结合领域适应与考虑NOTA情况的小样本学习，同时考虑到小样本关系抽取在实际应用中面对的领域迁移及关系不在例举范围内的问题，为在实际应用中使用小样本关系抽取替代有监督关系抽取提供了切实可行的方案，检测效果满足实际需求。

公开(公告)号：CN114564597A

公开(公告)日：2022-05-31

申请号：CN202210201472.8

申请日：2022-03-03

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 刘春梅 ,  高永彬 ,  李菁 ,  方志军

IPC: G06F16/36 ,  G06F40/189 ,  G06F40/30 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N5/02

Abstract: 一种融合多维度多信息的实体对齐方法，包括以下步骤：将两个异构知识图谱同时作为输入；根据邻域结点对中心结点的重要程度实现下采样；将实体作为中心结点利用图卷积网络获得的嵌入表示同实现下采样后包含重要邻居信息的表示融合；通过余弦相似度计算源实体与区域内的这些目标实体的相似度，加权求和相似矩阵、、和，得到最终跨图的实体对齐得分表。本发明的方法结合结果层和表示层的实体相似度，实现了利用多维度结果加权拼接的方式解决实体对齐问题。本发明的方法融合实体的多方面信息，即实体名称、属性和实体描述，分别从语义级、词语级、句子级定义实体相似度度量方法，有效判别实体是否对齐。