基于半监督协同训练的百科知识库实体对齐

• 作者: 张伟莉 梁霄 黄廷磊
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 实体对齐 半监督 协同训练 特征表示 梯度提升决策树
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 数据库与数据挖掘
• 页码范围: 88-93
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 6426字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2017.12.017

摘要

针对传统实体对齐方法中的有监督学习算法依赖大量标注数据,以及特征表示不适用于百科知识库等问题,提出一种基于半监督协同训练的实体对齐方法.将实体对齐建模为一个带约束的二分类问题,充分利用实体名、属性、描述文本及其中的时间、数值等关键信息,组合生成多维特征;将特征划分为2个相对独立的视图,通过2个视图上分类器的协同训练,迭代地从未标注数据中学习同义实体的分布情况.在2个中文百科上的实验结果表明,使用半监督协同训练方法进行实体对齐的F1值达到84.3％,较其他方法效果最优,证明了其有效性和在百科知识库上的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄廷磊	中国科学院电子学研究所	16	59	4.0	5.0
2	梁霄	中国科学院电子学研究所	7	17	3.0	3.0
3	张伟莉	中国科学院电子学研究所	2	7	2.0	2.0