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摘要:
针对实体理解中实体识别问题,传统的实体标签方法致力于在不同实体中找到其独特特征.为了便于理解知识图谱(KG)中每个实体的区分性,提出了一种基于KG的实体标签方法来识别出独特的实体特征,通过HAS模型衡量了特征的区分性.HAS模型是一种可扩展的表示学习模型,用于生成多模式实体嵌入.最后,评估了真实KG生成的实体标签质量,结果表明该方法有助于人们理解KG中的实体.
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文献信息
篇名 基于知识图谱的实体标签可视化
来源期刊 指挥信息系统与技术 学科 工学
关键词 知识图谱 实体标签可视化 表示学习
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目 专家视野
研究方向 页码范围 1-9
页数 9页 分类号 TP182
字数 7962字 语种 中文
DOI 10.15908/j.cnki.cist.2020.03.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张祥 东南大学计算机科学与工程学院 6 26 3.0 5.0
5 王紫悦 东南大学网络空间安全学院 1 0 0.0 0.0
6 丁金如 东南大学软件学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
知识图谱
实体标签可视化
表示学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
指挥信息系统与技术
双月刊
1674-909X
32-1818/TP
16开
南京1406信箱62分箱
28-430
2010
chi
出版文献量(篇)
1287
总下载数(次)
8
总被引数(次)
4322
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导