知识图谱的候选实体搜索与排序

摘要：

根据给定查询实体与知识图谱(Knowledge Graph,KG)中其他实体的相关程度对实体进行排序,是相关实体搜索的重要支撑技术.实体间的相关性不仅体现在KG中,还体现在快速产生的Web文档中.现有的方法主要根据KG来计算实体间的相关度,但KG无法及时地反映真实世界中快速演化的知识,导致计算结果不够客观.因此,本文首先基于TransH模型提出一种候选实体搜索算法,通过分析实体在不同关系超平面中的语义表示来针对不同关系选择候选实体.为了提高候选实体排序的准确性,提出实体无向带权图模型(Entity Undirected Weighted Graph,EUWG),通过量化查询实体与候选实体在Web文档和KG中反映出的相关性,从而准确地对候选实体进行排序.实验结果表明,本文的方法能够在大规模KG中准确地搜索候选实体并对其正确排序.

关键词：知识图谱;相关实体搜索;表示学习;无向带权图;相关度

所属期刊栏目：30

资助基金：云南省万人计划"青年拔尖人才"计划;云南大学"东陆学者"计划

在线出版日期：2021-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：46-53