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利用 BERT 和神经网络进行复杂属性关联的异构实体匹配

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内容提要

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。

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标签

EMM-CCAR bert 实体匹配 属性复杂性 注意机制 神经网络 预训练模型
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