资源格式CAJ 相关文章项目链接： 1. 特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐)：优酷领域知识图谱为例 https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/128614951?spm=1001.2014.3001.5502 2. 特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐)：文娱知识图谱构建之人物实体对齐 https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/128673963?spm=1001.2014.3001.5502 3. 特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐)：商品知识图谱技术实战 https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/128674429?spm=1001.2014.3001.5502 4. 特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐)：基于图神经网络的商品异构实体表征探索 https://blog.csdn.net/sinat_39620217/ar 5. 特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐)论文合集

猕猴桃种植知识图谱构建。针对猕猴桃种植领域数据多源异构的特点，采用自顶向下的方式构建猕猴桃种植知识图谱，首先设计猕猴桃种植知识图谱的本体概念模式，然后根据模式层的本体规范将抽取的三元组事实加入到数据层知识库中；针对知识图谱构建过程中知识抽取方法复杂、准确率低以及知识补全困难等问题，采用实 体关系联合抽取方法和基于TransR的知识补全方法，并构建了融合字词语义信息的猕猴桃种植实体识别模型，该模型以SoftLexicon为基础，通过MHA和Attention机制分 别调整词权重和词集重要度进一步提高命名实体识别精确率。实验结果表明，本文构 建的猕猴桃种植实体识别模型与SoftLexicon模型相比，F1值提高了1.58%，达到了91.91%，在ResumeNER公开数据集上F1值达到了96.17%；猕猴桃种植三元组抽取F1值为92.86%；基于TransR的知识补全方法Hit@3和Hit@10分别为90.40%和92.60%。

基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配

基于知识表示学习的实体对齐方法是将多个知识图谱嵌入到低维语义空间,通过计算实体向量之间的相似度实现对齐.现有方法往往关注文本信息而忽视图像信息,导致图像中实体特征信息未得到有效利用.对此,提出一种基于联合知识表示学习的多模态实体对齐方法(ITMEA).该方法联合多模态(图像、文本)数据,采用TransE与TransD相结合的知识表示学习模型,使多模态数据能够嵌入到统一低维语义空间.在低维语义空间中迭代地学习已对齐多模态实体之间的关系,从而实现多模态数据的实体对齐.实验结果表明,ITMEA在WN18-IMG数据集中能够较好地实现多模态实体对齐.

实体对齐旨在在不同的知识图（KG）中找到引用同一真实世界对象的实体。 KG嵌入的最新进展推动了基于嵌入的实体对齐的出现，该对齐方式在连续的嵌入空间中对实体进行编码，并根据学习到的嵌入来度量实体的相似性。 在本文中，我们对这一新兴领域进行了全面的实验研究。 这项研究调查了23种最新的基于嵌入的实体对齐方法，并根据它们的技术和特征对其进行了分类。 我们进一步观察到，当前的方法在评估中使用不同的数据集，并且这些数据集中的实体的程度分布与真实的KGs不一致。 因此，我们提出了一种新的KG采样算法，通过该算法我们可以生成一组具有各种异质性和分布的专用基准数据集，以便进行实际评估。 这项研究还产生了一个开源库，其中包括12种代表性的基于嵌入的实体对齐方法。 我们在生成的数据集上对这些方法进行了广泛的评估，以了解它们的优势和局限性。 此外，对于当前方法中尚未探索的几个方向，我们进行探索性实验并报告我们的

EAkit 实体对齐工具包（EAkit），是许多实体对齐算法的轻量级，易于使用且高度可扩展的PyTorch实现。 算法列表来自 。 目录 设计 我们对现有的实体对齐算法进行排序并对其组成进行模块化，然后将抽象结构定义为1 Encoder-N Decoder（s） ，其中将不同的模块视为不同编码器和解码器的特定实现，以恢复算法的结构。 组织 ./EAkit ├── README.md # Doc of EAkit ├── _runs # Tensorboard log dir ├── data # Datasets. (unzip data.zip) │   └── DBP15K ├── examples

知识图谱，事理图谱，事件推理

falcon.zip是本体对齐工具，可以实现知识图谱中本体的匹配对齐操作

本体匹配、实体对齐、知识融合PPT，里面包含了常见的模型和方法讲解

Data matching: concepts and techniques for record linkage, entity resolution, and duplicate detection