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BriefGPT - AI 论文速递
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2023-11-01T00:00:00Z
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。
📝
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。
🎯
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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