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结合属性信息与对偶注意力的实体对齐关系感知邻域匹配模型
Entity Alignment Relation-aware Neighborhood Matching Model Combining Attribute Information and Dual Attention作者机构：桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 桂林信息科技学院广西桂林541004
出 版 物：《江汉大学学报（自然科学版）》 (Journal of Jianghan University：Natural Science Edition)
年 卷 期：2022年第50卷第4期
页 面：75-86页
学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
主 题：实体对齐 属性信息 关系匹配 知识融合 知识图谱 图卷积网络
摘 要：基于实体对齐的关系感知邻域匹配(RNM)模型进行改进,提出结合属性信息与对偶注意力机制的实体对齐关系感知邻域匹配模型。引入RDGCN的对偶注意力对原来GCN的关系结构学习能力进行优化,同时加入属性信息,联合关系结构与属性信息作为关系感知邻域匹配的嵌入。该模型在3个真实数据集上的对齐准确率可分别达到86.91%、87.67%和94.05%,与基准模型相比有进一步的提升。实验结果表明提出的方法可以有效地识别出对齐实体对。
