【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于知识图谱实体对齐，特别涉及一种基于过滤加速的领域知识图谱实体对齐装置及方法。
技术介绍
1、知识图谱是一种以三元组形式存储的结构化语义网络知识库，其中实体(例如人物、地点、事件)通过语义关系进行连接。领域知识图谱的建立有助于在大规模数据中挖掘出隐匿的关联性关系和规则，从而为信息检索，智能问答，智能推荐等上层应用提供有力的支撑。
2、在传统的知识图谱中，实体和关系通常以节点和边这类离散符号进行表示。然而，这种离散表示存在一些限制，如难以处理大规模知识图谱、捕捉复杂的语义关联。为了克服这些限制，研究人员开始探索知识图谱嵌入表示技术。
3、知识图谱嵌入表示技术旨在将实体和关系映射到低维向量空间中的连续向量表示，从而将离散的符号表示转化为连续的数值表示。这种嵌入表示能够保留实体和关系之间的语义相似性和关联性，为知识图谱的分析和应用提供了更加灵活和高效的方式。
4、知识图谱嵌入表示技术的发展受益于深度学习和图嵌入技术的进步。深度学习模型如神经网络可以学习复杂的特征表示，而图嵌入技术可以将图结构转化...
【技术保护点】
1.一种基于过滤加速的领域知识图谱实体对齐装置，其特征在于，包括过滤模块、嵌入模块和对齐模块，其中：
2.根据权利要求1所述的基于过滤加速的领域知识图谱实体对齐装置，其特征在于，采用实体的属性特定语义构建过滤机制，所述属性特定语义是通过分析实体的单值属性得出；
3.根据权利要求2所述的基于过滤加速的领域知识图谱实体对齐装置，其特征在于，所述过滤模块包括预训练词嵌入子模块、元组嵌入子模块和双向余弦相似性匹配子模块，其中：
4.根据权利要求1所述的基于过滤加速的领域知识图谱实体对齐装置，其特征在于，所述嵌入模块包括结构聚合器、属性聚合器...
【技术特征摘要】
1.一种基于过滤加速的领域知识图谱实体对齐装置，其特征在于，包括过滤模块、嵌入模块和对齐模块，其中：
2.根据权利要求1所述的基于过滤加速的领域知识图谱实体对齐装置，其特征在于，采用实体的属性特定语义构建过滤机制，所述属性特定语义是通过分析实体的单值属性得出；
3.根据权利要求2所述的基于过滤加速的领域知识图谱实体对齐装置，其特征在于，所述过滤模块包括预训练词嵌入子模块、元组嵌入子模块和双向余弦相似性匹配子模块，其中：
4.根据权利要求1所述的基于过滤加速的领域知识图谱实体对齐装置，其特征在于，所述嵌入模块包括结构聚合器、属性聚合器和基于卷积核的适配子模块；
5.根据权利要求4所述的基于过滤加速的领域知识图谱实体对齐装置，其特征在于，所述结构聚合器具体包括：
6.根据权利要求5所述的基于过滤加速的领域知识图谱实体对齐装置，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐耀丽，曹洁，齐万华，钟晋军，李璞，郭延哺，李承霖，殷知磊，张素智，梁辉，韩朴杰，杨喆然，黄敏，
申请(专利权)人：郑州轻工业大学，
类型：发明
国别省市：
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