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摘要:
为解决领域小语种知识匮乏和不完备的问题,更好地进行网络空间内容治理,提出一种基于语义层次建模的跨语言知识单元迁移方法(SHACUT),知识模型借助多语言丰富知识库将知识图谱嵌入极坐标系,显式体现不同知识的语义层次结构,迁移模型借助对齐种子库对不同语言向量空间进行线性转换及置信度计算,实现对图谱中知识单元对齐和迁移.分别在公开通用语言数据集和领域小语种数据集上进行了跨语言知识单元迁移的仿真验证,实验表明SHACUT不仅能够对公开通用语言数据集进行有效的跨语言迁移,也在领域小语种数据集上取得不错的效果,相比baseline能够更好地对知识图谱语义层次进行建模,实现跨语言知识单元迁移.
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文献信息
篇名 基于语义层次建模的跨语言知识单元迁移方法
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 跨语言 知识图谱 知识单元迁移 语义层次建模 领域知识
年,卷(期) 2022,(2) 所属期刊栏目 仿真应用研究
研究方向 页码范围 266-272
页数 7页 分类号 TP391.9
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9348.2022.02.051
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
跨语言
知识图谱
知识单元迁移
语义层次建模
领域知识
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
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
总被引数(次)
127174
相关基金
北京市自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Beijing Province
官方网址:http://210.76.125.39/zrjjh/zrjj/
项目类型:重大项目
学科类型:
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
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