【摘 要】
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提出一种双语影视知识图谱(BMKG)的构建流程。通过半自动化的方法构建了双语影视本体(BMO),将各个影视数据源对齐到BMO,以保持异构数据源的语义描述一致性。在知识链接方面,
【机 构】
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清华大学计算机科学与技术系知识工程实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(2014CB340504);国家自然科学基金委员会与法国国家科研署双边合作协议(61261130588);清华大学自主科研项目(20131089256);国家科技支撑计划(2014BAK04B00);THU-NUS下一代搜索联合研究中心项目资助
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提出一种双语影视知识图谱(BMKG)的构建流程。通过半自动化的方法构建了双语影视本体(BMO),将各个影视数据源对齐到BMO,以保持异构数据源的语义描述一致性。在知识链接方面,在充分挖掘和利用领域特征的基础上,采用基于Word2Vec和TFIDF两种向量模型的实体相似度计算方法,使相似度特征增加一倍,大大提升了模型的链接效果。在实体匹配方面,提出基于相似度传播算法的实体匹配算法,并利用影视数据源之间的内在联系,克服了跨语言实体之间计算相似度的语言障碍。实验结果表明,当阈值取到0.75以上时,实体匹配的准确率都能达到90%左右。此外,还建立了影视知识图谱共享平台,并提供开放性的数据访问和查询接口。
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