[发明专利]一种基于表示学习的医学知识图谱实体对齐方法有效
| 申请号： | 202010151549.6 | 申请日： | 2020-03-06 |
| 公开（公告）号： | CN111309930B | 公开（公告）日： | 2023-02-28 |
| 发明（设计）人： | 滕飞;钟文;许强;李天瑞 | 申请（专利权）人： | 西南交通大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36 |
| 代理公司： | 成都正德明志知识产权代理有限公司 51360 | 代理人： | 张小娟 |
| 地址： | 610031*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于表示学习的医学知识图谱实体对齐方法，实体的完全字符串匹配，去除公有实体得到待对齐实体；通过知识表示学习模型对两个知识图谱中的三元组进行训练，得到每个实体的嵌入向量；计算待对齐实体与标准实体的语义距离，找出语义距离值最高的前十个推荐实体；通过构造医学知识数据的词根集，去除词根完全不同的候选实体；判断待对齐实体与推荐实体是否为同一科室和部位，去除推荐实体中不可靠的结果；将最后获得的待对齐实体与推荐实体进行标注，找出推荐实体中与待对齐实体指向相同的实体，完成实体对齐。本发明在表示学习的基础上，根据医学领域知识的特点，加入词根和规则对候选实体进行筛选，得到更精确的实体对齐结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 表示 学习 医学知识 图谱 实体 对齐 方法 | ||
【主权项】：
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