扩展知识图谱上的实体关系检索
外文标题：Entity relationship search over extended knowledge graph
文献类型：期刊
作者：王秋月[1]
机构：[1]中国人民大学信息学院,北京,100872
[2]中国人民大学信息学院,北京,100872
[3]中国人民大学信息学院,北京,100872
[4]中国人民大学信息学院,北京,100872
年：2016
期刊名称：计算机应用
卷：36
期：4
页码范围：985-991
增刊：正刊
收录情况：中文核心期刊要目总览
所属部门：信息学院
语言：中文
ISSN：1001-9081
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_jsjyy201604021.aspx
DOI：10.11772/j.issn.1001-9081.2016.04.0985
人气指数：4
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基金：国家自然科学基金资助项目(61202331,61532010,61170013,61170012).This work is partially supported by the National Natural Science Foundation of China
关键词：知识图谱;实体关系检索;实体搜索;三元组模式查询;查询放松
摘要：现有文本数据集上的实体搜索和自然语言查询方法无法处理需要将分散在不同文档中的信息碎片链接起来以满足有复杂实体关系的查询,而知识库上的查询虽然可以表示实体间的复杂关系,但由于知识库的异构性和不完全性,通常查全率较低.针对这些问题,提出使用文本数据集对知识库进行扩展,并设计相应的含文本短语的三元组模式查询以支持对知识库和文本数据的统一查询.在此基础上,设计并实现了查询放松机制和对结果元组的评分模型,并给出了高效的查询处理方法.使用YAGO、ClueWeb09和其上的FACC1数据集,在三个不同的查询测试集(实体检索、实体关系检索和复杂的实体关系查询)上与两个典型相关工作作了比较.实验结果显示,扩展知识图谱上使用查询放松规则的实体关系检索系统的检索效果大大超出了其他系统,具体地在三个查询测试集上,其平均正确率均值(MAP)比其他系统分别提升了27％、37％和64％以上.
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