关于嵌入表示的知識圖譜實體對齊研究+人工智能+知識图谱+预训练模型

简介：
本文探讨了在知识图谱实体对齐中嵌入表达的应用，并结合人工智能及预训练模型技术，旨在提升实体匹配精度与效率。 本段落提出了一种基于嵌入表示的实体对齐模型，该模型利用知识图谱中的语义与结构信息来提升实体匹配的效果。通过使用大规模预训练语言模型，本段落的方法能够全面地捕捉到知识图谱中关于实体名称、属性和类别等多方面的语义特征。此外，我们还采用了基于图注意力网络的机制来分别建模一阶邻居和二阶邻居的关系，以更好地利用远距离结构信息，并能更有效地处理复杂的邻接关系模式。 本段落采用了一种创新性的方法——特征线性调制技术，将词嵌入与结构嵌入相结合。实验结果表明，在多个数据集上的测试中，我们的模型在实体对齐任务上超越了现有的大多数方法，并且展示了良好的鲁棒性能。此外，通过一系列消融实验我们验证了各个模块的有效性和贡献度。