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關系數(shù)據(jù)庫的實體間關系提取方法的研究

王嘉慶; 楊衛(wèi)東; 何亦征 復旦大學計算機科學與技術學院; 上海201203; 中國航空無線電電子研究所; 上海200233

關鍵詞:關系數(shù)據(jù) 實體間關系提取 知識圖譜 

摘要:知識圖譜需要從大量文本、圖像、數(shù)據(jù)庫等信息源中提取知識,而關系數(shù)據(jù)庫是其中一個重要的數(shù)據(jù)源,存儲了大量高質量數(shù)據(jù)。目前,有許多研究工作集中于從關系數(shù)據(jù)庫到RDF的轉換,主要考慮結構信息的轉換,較少研究實體間語義關系的發(fā)現(xiàn)。提出一種基于隨機森林的數(shù)據(jù)庫實體間語義關系發(fā)現(xiàn)與轉換方法,將關系數(shù)據(jù)轉換為RDF,能夠有效地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中實體之間的隱含語義關系。該方法構建融合數(shù)據(jù)庫模式和數(shù)據(jù)內(nèi)容的特征向量,設計并實現(xiàn)基于隨機森林的實體間語義關系發(fā)現(xiàn)算法;基于發(fā)現(xiàn)的語義關系,實現(xiàn)多對多、一對多等實體語義關系的轉換。實驗結果表明,相對于傳統(tǒng)的直接映射算法,該方法有更高的提取質量,減少了最終生成知識圖譜中的冗余與錯誤。

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{1}文章關鍵要素,需有英文摘要。

{2}文章主題明確,數(shù)據(jù)可靠,書寫準確,圖表清晰,文字簡練,內(nèi)容齊全完整。來稿應含以下部分:中英文題名、中英文摘要、中英文關鍵詞、中圖分類號(本編輯部亦可代查)、正文以及必要的圖表、參考文獻。

{3}文稿要一稿一投,嚴禁各類侵權行為。

{4}前言應充分說明研究工作的背景、意義、本文擬解決的問題、采用的方法和手段,引出重要文獻,全面評述相關研究工作,突出本工作的重要性和創(chuàng)新性,不要忽視國內(nèi)同行的工作。

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