计算机科学与探索

作者：马赫, 王海荣, 王艺焱, 孙崇, 周北京

单位：1. 北方民族大学 计算机科学与工程学院，银川 7500212. 北方民族大学 图像图形智能处理国家民委重点实验室，银川 750021

关键词：实体对齐,无监督,多模态,渐进式策略,分配问题

基金：宁夏自然科学基金（2023AAC03316）；宁夏回族自治区教育厅高等学校科学研究重点项目（NYG2022051）；北方民族大学研究生创新项目（YCX23146，YCX23159）；北方民族大学校级科研项目（2021XYZJK06）。

当前的实体对齐方法，虽然利用知识图谱中实体间的结构信息取得了不错的对齐效果，但是忽略了实体间包含的大量侧面信息。这些信息具有唯一性特征，可以用于增强对齐效果。分析了实体侧面信息在实体对齐中的可用性，提出了一种无监督实体对齐方法，使用渐进式策略并融合图文信息。该方法通过融合实体的字面量信息和视觉信息，来增强实体的特征表示；采用双向阈值最近邻算法，过滤掉距离度量过高的实体对；引入渐进式策略，来动态增加相似度阈值，以控制对齐实体对的生成质量和生成速度；定义分配算法，以优化渐进式策略得到的结果。为了验证提出的方法，在DBP15K数据集的ZH_EN、JA_EN、FR_EN子数据集上进行实验，并与PSR、EVA、DATTI等10种方法的结果进行了对比分析。实验结果表明，该方法在ZH_EN和JA_EN子数据集的对齐任务上，Hits@1指标分别达到了95.7%和97.4%，在FR_EN上Hits@10指标达到了99.9%，性能表现较佳。

来源：2025年第1期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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