利用 BERT 和神经网络进行复杂属性关联的异构实体匹配
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过引入预训练模型，我们提出了一种新颖的实体匹配模型 (EMM-CCAR)，该模型将匹配任务转化为序列匹配问题，以减轻不同数据格式的影响。通过引入注意机制，该模型能够确定属性之间复杂的关系，强调多个属性之间的匹配程度而不仅仅是一对一的对应关系。使用 EMM-CCAR 模型能够有效应对数据异质性和复杂的属性关联，与现有的 DER-SSM 和 Ditto 方法相比，我们的模型在 F1...
该文介绍了一种新的实体匹配模型EMM-CCAR，通过引入预训练模型和注意机制，将匹配任务转化为序列匹配问题，能够有效应对数据异质性和复杂的属性关联。该模型在F1得分上提升了约4%和1%，为解决实体匹配中属性复杂性的问题提供了强大的解决方案。
