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基于图卷积网络和信息融合的科技专利实体对齐方法
💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要

本文提出了一种使用GCN学习实体和关系表示的联合学习框架，以改善实体对齐。实验表明，该方法在三个跨语言数据集上优于现有方法。

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关键要点

  • 提出了一种使用图卷积神经网络（GCN）学习实体和关系表示的联合学习框架。
  • 该框架旨在改善实体对齐。
  • 利用有用的关系表示来协助实体对齐是一种简单而有效的方法。
  • 在三个真实的跨语言数据集上进行的实验表明，该方法显著优于现有的实体对齐方法。
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标签

卷积 图卷积神经网络 实体对齐 联合学习 跨语言数据集
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