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知识图谱（Knowledge Graph）实体对齐的综合研究 - 知乎
基于图神经网络的实体对齐模型基于知识图谱的自然图结构，利用图神经网络学习不同实体的低维向量表示，取得了良好的效果。
基于属性嵌入与图注意力网络的实体对齐算法
本文采用基于属性嵌入与图注意力的实体对齐方法, 充分利用KG的结构信息和属性信息, 将实体嵌入到统一的向量空间中, 主要分为3个阶段, 分别是结构信息嵌入、属性信息嵌入和实体对齐预测
融合BERT和图注意力网络的知识图谱引文推荐研究-学位-万 . . .
传统的引文推荐算法存在内容分析受限和冷启动问题，利用知识图谱所具有的强大语义表达能力和结构处理能力，则能从技术层面实现突破传统方法瓶颈的目的，并能有效捕获研究者的需求偏好，为其快速推选出权威的、前沿的、强相关的文献资源。
文献整理（下）-基于图神经网络的实体对齐_图卷积网络 (gcn . . .
提出了一种基于多模态信息聚合的人员实体对齐方法（PEAMA），旨在通过融合人脸图像和语义信息，解决大规模知识图谱中人员实体对齐的问题。
基于自注意力模型的本体对齐方法 - CCF
为了解决知识图谱融合中本体对齐的问题,文中提出了基于自注意力模型融合多维相似度的方法,从而提高本体对齐的精度。
基于自适应融合的图注意力网络的实体对齐方法及系统与流程
本公开涉及文字实体的识别相关，具体地说，是涉及一种基于自适应融合的图注意力网络的实体对齐方法及系统。
一种多模态知识图谱实体对齐方法
在多模态知识图谱中，多模态属性可以提供关键对齐信息来提升实体对齐的能力。本文提出一种基于多模态属性嵌入和图注意力网络的多模态知识图谱实体对齐方法。
CN114238645A - 一种基于bert孪生注意力网络与融合图嵌入 . . .
本发明采用目前先进的BERT预训练模型作为问题和关系文本的特征抽取器，增强了表示向量的表达能力，有助于提升关系选择效果。