Nov, 2023

基于图卷积网络和信息融合的科技专利实体对齐方法

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TL;DR基于图卷积网络和 BERT 模型的科技专利信息融合实体对齐方法，通过嵌入和表示科技专利知识图中的结构信息和实体属性信息，实现多信息融合，提高实体对齐性能。
entity alignmentscience and technology patentsknowledge graphgraph convolution networkmulti-information fusion
发现论文，激发创造
  • 联合学习实体和关系表示用于实体对齐

    本文提出了一种使用图卷积神经网络（GCN）学习实体和关系表示的新颖联合学习框架，以改善实体对齐，并证明利用有用的关系表示来协助实体对齐是一种简单而有效的方法。通过在三个真实的跨语言数据集上进行的实验表明，我们的方法显著优于现有的实体对齐方法。

    Sep, 2019

  • 一种基于 Transformer 和技术词信息的知识产权实体识别方法

    本文提出了一种基于 Transformer 和技术词信息的知识产权实体抽取方法，并结合 BERT 语言方法提供准确的词向量表示。该方法通过引入相对位置编码的 Transformer 编码器，可以从词向量序列中学习文本的深层语义信息，并实现实体标签预测，从而提高了实体识别的准确性。

    Mar, 2022

  • 知识图谱合并、分割和嵌入实现大规模实体对齐

    本文提出了一种可扩展的基于 GNN 的实体对齐方法，通过三个视角减少子图嵌入中的结构和对齐损失，并在实验中证实了该方法的有效性。

    Aug, 2022

  • 基于图匹配神经网络的跨语言知识图谱对齐

    该论文将主题实体图引入跨语言知识图谱对齐，通过图匹配和基于图注意力的模型来进行相似实体的匹配，实验证明该方法比现有的方法表现更好。

    May, 2019

  • 实体对齐的知识图谱嵌入方法：实验评述

    本文通过进行第一次统计学分析，对知识图谱中利用嵌入方法进行的实体对齐的流行方法进行了评估，并根据其在不同性能度量和知识图谱特征方面的有效性将其排名。

    Mar, 2022

  • 异构知识图谱的关系感知实体对齐

    本文提出一种基于关系感知的双图卷积神经网络（RDGCN），以通过知识图谱和其双重关系相互作用来整合关系信息，并进一步捕获邻近结构以学习更好的实体表示，以获取更好且更有效的跨语言实体对齐结果。

    Aug, 2019

  • 跨语言实体对齐与多方面信息

    本文研究使用基于嵌入的方法将不同语言的实体编码到同一向量空间中，并提出使用预训练的多语言 BERT 模型来融合各个语言中的实体描述，以寻找源语言和目标语言之间相应实体的方法。结果表明，该方法在两个基准数据集上明显优于现有系统。

    Oct, 2019

  • 时间感知图神经网络用于时态知识图之间的实体对齐

    本文研究子问题 - 在时间性知识图之间进行实体对齐，提出了一种基于图神经网络的时态感知实体对齐方法。实验证明，该方法在多个实际应用场景中明显优于现有技术。

    Mar, 2022

  • 一种简单的时间信息匹配机制，用于时态知识图之间的实体对齐

    本研究提出了一种使用图神经网络和时间信息匹配机制的方法，用于在时间知识图中实现实体对齐，并且提出了自动生成无监督对齐种子的方法，经过实验证明，该方法在性能和效率方面优于以往方法。

    Sep, 2022

  • 图表示学习用于专利网络分析

    利用图表学习方法分析伊朗官方公报中的专利数据，发现新的行业和研究领域，避免重复专利，了解类似和连接的发明，认识支持专利的法律实体，以及了解特定研究领域中的研究人员和相关利益相关者。

    Sep, 2023