基于知識圖譜上的實體關(guān)系檢索方法
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現(xiàn)有文本數(shù)據(jù)集上的實體搜索和自然語言查詢方法無法處理需要將分散在不同文檔中的信息碎片鏈接起來以滿足有復(fù)雜實體關(guān)系的查詢，而知識庫上的查詢雖然可以表示實體間的復(fù)雜關(guān)系，但由于知識庫的異構(gòu)性和不完全性，通常查全率較低。針對這些問題，提出使用文本數(shù)據(jù)集對知識庫進(jìn)行擴(kuò)展，并設(shè)計相應(yīng)的含文本短語的三元組模式查詢以支持對知識庫和文本數(shù)據(jù)的統(tǒng)一查詢。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計并實現(xiàn)了查詢放松機(jī)制和對結(jié)果元組的評分模型，并給出了高效的查詢處理方法。使用YAGO、ClueWeb09和其上的FACCI數(shù)據(jù)集，在三個不同的查詢測試集（實體檢索、實體關(guān)系檢索和復(fù)雜的實體關(guān)系查詢）上與兩個典型相關(guān)工作作了比較。實驗結(jié)果顯示，擴(kuò)展知識圖譜上使用查詢放松規(guī)則的實體關(guān)系檢索系統(tǒng)的檢索效果大大超出了其他系統(tǒng)，具體地在三個查詢測試集上，其平均正確率均值（MAP）比其他系統(tǒng)分別提升了27%、37%和64%以上。
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