基于主题模型的百科知识库实体对齐

• 作者: 刘振鹏 张彬 徐建民 董静 贺梦洁
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 实体对齐 潜在狄利克雷分配模型 置信传播算法 知识融合
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3286-3289,3343
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.05.0305

摘要

针对传统实体对齐方法无法体现潜在语义信息的问题,对其进行优化,使实体对齐效果更加显著.使用潜在狄利克雷分配(latent Dirichlet allocation,LDA)模型对网络百科非结构化数据进行建模,采用改进的置信传播(belief propagation,BP)算法求解LDA模型中的隐藏参数,进而生成实体特征向量进行相似度计算,通过计算结果判断是否可以对齐.实验结果表明,通过与三种传统算法进行比较,所提算法在准确率、召回率和综合指标F值三个评价指标方面均有所提高.针对具有描述信息的网络百科实体,该算法可以有效提升实体对齐效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐建民	河北大学网络空间安全与计算机学院	65	462	12.0	18.0
2	张彬	河北大学信息技术中心	32	92	5.0	8.0
3	刘振鹏	河北大学电子信息工程学院	63	600	11.0	23.0
7	董静	河北大学电子信息工程学院	7	38	3.0	6.0
8	贺梦洁	河北大学电子信息工程学院	1	0	0.0	0.0