검색 기능은 준비 중입니다.
검색 기능은 준비 중입니다.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

Iterative Cross-Lingual Entity Alignment Based on TransC TransC를 기반으로 한 반복적인 교차 언어 개체 정렬

Shize KANG, Lixin JI, Zhenglian LI, Xindi HAO, Yuehang DING

  • 조회수

    0

  • 이것을 인용

요약 :

언어 간 엔터티 정렬의 목표는 현실 세계에서 동일한 개체를 나타내는 다양한 언어의 지식 그래프에서 엔터티를 일치시키는 것입니다. 다양한 언어의 지식 그래프는 엔터티 정렬에 유용할 수 있는 동일한 온톨로지를 공유할 수 있습니다. 이 아이디어를 검증하기 위해 TransC 기반의 새로운 임베딩 모델을 제안합니다. 이 모델은 먼저 TransC 및 매개변수 공유 모델을 채택하여 지식 그래프의 모든 엔터티와 관계를 정렬된 엔터티 집합을 기반으로 공유된 저차원 의미 공간에 매핑합니다. 그런 다음 모델은 다시 초기화 및 소프트 정렬 전략을 반복적으로 사용하여 엔터티 정렬을 수행합니다. 실험 결과를 통해 제안한 모델이 벤치마크 알고리즘과 비교하여 온톨로지 정보를 효과적으로 융합하고 상대적으로 더 나은 결과를 얻을 수 있음을 보여주었다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E103-D No.5 pp.1002-1005
발행일
2020/05/01
공개일
2020/01/09
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2019DAL0001
원고의 종류
Special Section LETTER (Special Section on Data Engineering and Information Management)
범주

작성자

Shize KANG
  Information Engineering University
Lixin JI
  Information Engineering University
Zhenglian LI
  Beijing Information and Communication Research Center
Xindi HAO
  Beijing Information and Communication Research Center
Yuehang DING
  Information Engineering University

키워드