基于语义层次建模的跨语言知识单元迁移方法

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。