一种基于实体对齐的知识图谱融合方法

摘要

本发明公开了一种基于实体对齐的知识图谱融合方法，包括以下步骤：获取两个知识图谱的数据；利用图卷积网络学习实体的结构向量，将实体的名字表示为词向量；计算实体间的综合距离以表示实体之间的相似程度；采用基于课程学习的迭代训练框架进行实体识别对齐；按照实体对齐结果，将两个知识图谱融合为一个知识图谱。本发明方法设计了一个融合结构特征和实体名特征的实体对齐基本框架；设计基于课程学习的迭代训练方法，由易至难地扩增训练数据，采用词移距离模型将前序对齐结果进行重排序，以充分挖掘实体名信息，使得知识图谱的融合更精准更全面。