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知识图谱关系检错和知识补全方法研究

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知识图谱因为其链接结构和强大的互联能力,成为大数据时代最有效的表达方式之一,但大规模的信息时刻都在更新,从而导致知识图谱的真实、准确、时效的特质很难维持,有些信息随着时间的推移会变得过时.现有大部分研究主要停留在对已有的知识图谱的补全中,但这种补全方法并未考虑到数据源的准确性和时效性问题,从而导致以知识图谱为基础的后续研究的准确性降低.还有部分研究仅仅通过匹配已知的过时三元组,在知识库中找出并加以替换,这种方法只能覆盖一小部分信息,对于大型的知识图谱并不适用.为了解决以上问题,论文提出了一种基于知识嵌入的关系检错和知识补全方法.该方法分为关系检错和知识补全两个阶段.经证明,论文提出的方法可以有效检测出过时关系并加以知识补全,在一定程度上减少了手动检错的人力与时间,并且提高了知识图谱的知识完备性.
Research on Error Detection and Knowledge Completion Methods of Knowledge Map Relationship

王赫楠、杨昕悦、孙艳秋

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辽宁中医药大学 沈阳 110000

辽宁工程技术大学 阜新 123000

知识库 逻辑规则 错误检测 知识嵌入 知识补全

国家自然科学基金教育部产学合作协同育人项目辽宁省教育厅科研项目辽宁省教育厅科研项目

61772252202002273002LJKZ0894L201612

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.07.025

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(7)
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