TY -的A2 Guirao胡安·l·g . AU -陈Baiyang AU - Chen Xiaoliang AU - Lu,彭AU - Du, Yajun PY - 2020 DA - 2020/12/08 TI -应该注意:Cotraining跨语言实体对齐的属性和关系嵌入知识图表SP - 6831603六世- 2020 AB -知识图表(公斤)是使用最广泛的技术之一的知识组织和被广泛使用在许多有关人工智能的应用领域,例如,网页搜索和推荐。实体定位提供了一个有用的工具如何集成多语种自动公斤。然而,大多数现有的研究评价忽视实体属性除了实体关系的丰富的信息。本文着手研究跨语言实体定位,提出了迭代cotraining方法(应该)训练一对独立的模型。这两个模型可以提取多公斤的属性和特性的关系,分别。在每个迭代中,另两个模型预测一组新的潜在的实体对保持一致。除此之外,该方法进一步过滤通过动态阈值来提高两个模型的监督。三真实数据集的实验结果证明了该方法的有效性和优越性。应该注意模型提高了性能与至少一个绝对增加3.9 % 所有实验数据集。在可用的代码 https://github.com/ChenBaiyang/CAREA。SN - 1026 - 0226 UR - https://doi.org/10.1155/2020/6831603 - 10.1155 / 2020/6831603摩根富林明离散动力学自然界和社会中PB - Hindawi KW - ER