知識圖譜實體畫像報告

1、知識圖譜實體畫像報告人：陳婧2017.10.26東南大學計算機科學與工程學院2022/7/271目錄12345難點分析實驗設(shè)置體系結(jié)構(gòu)相關(guān)工作課題簡介東南大學計算機科學與工程學院2022/7/272課題簡介東南大學計算機科學與工程學院2022/7/273課題簡介東南大學計算機科學與工程學院2022/7/274實體畫像，entity profile目標：通過對知識圖譜中多模式多維度的鏈接數(shù)據(jù)分析，準確、合理的刻畫知識圖譜中每一個實體或?qū)嶓w群體差異性的結(jié)構(gòu)化特征。實體畫像意義幫助知識圖譜的使用者準確、快速地檢索和理解實體。依據(jù)抽離出實體的差異性特征，分析實體特征的宏觀演化。多模式多維度結(jié)構(gòu)多模式：

2、知識圖譜中存在不同類型的實體。多維度：實體間的存在不同類型的關(guān)系。相關(guān)工作東南大學計算機科學與工程學院2022/7/275相關(guān)技術(shù)東南大學計算機科學與工程學院2022/7/2761實體畫像為微博中的實體畫像構(gòu)建的語料庫。該語料庫通過對微博中的話題和觀點進行標注從而幫助對微博中涉及的實體進行畫像。區(qū)別：本課題研究對象并非自然語言文本中的實體，而是知識圖譜中相互關(guān)聯(lián)的實體。2實體摘要, Entity Summarization實體摘要技術(shù)與實體畫像技術(shù)也存在共同點，均試圖為多模式的實體尋找特征。區(qū)別：實體摘要技術(shù)的目標是為實體尋找簡潔的、 具有指示性的文本摘要或鍵值對摘要， 以滿足用戶對實體進行快

3、速理解的需求，而實體畫像技術(shù)的目標是尋找能否反應實體差異性的結(jié)構(gòu)化特征。*1. Spina, D., Meij, E., Oghina, A., Bui, M.T., Breuss, M., de Rijke, M.,others: A corpus for entity profiling in microblog posts. In: LREC workshopon language engineering for online reputation management (2012).*2. Cheng, G., Tran, T., & Qu, Y. (2011). RELIN: Rel

4、atedness and Informativeness-Based Centrality for Entity Summarization. The Semantic Web - ISWC 2011 -, International Semantic Web Conference, Bonn, Germany, October 23-27, 2011, Proceedings (Vol.7031, pp.114-129). DBLP.體系結(jié)構(gòu)東南大學計算機科學與工程學院2022/7/277問題形式化定義東南大學計算機科學與工程學院2022/7/2781實體標簽集合， Entity Label

5、set 2實體肖像， Entity Profile體系結(jié)構(gòu)東南大學計算機科學與工程學院2022/7/279候選標簽生成Step1. 屬性候選標簽生成，包括單屬性候選標簽和組合屬性候選標簽。Step2. 關(guān)系候選標簽生成，單關(guān)系候選標簽和組合關(guān)系候選標簽。方法：值域統(tǒng)計分析，多元回歸體系結(jié)構(gòu)東南大學計算機科學與工程學院2022/7/2710標簽度量支持度度量 支持度較小時，說明該候選標簽無法刻畫一定數(shù)量的實體群，而過大時說明該標簽不能反映實體的差異性特征。 內(nèi)聚度度量 質(zhì)量較高的標簽所刻畫的實體集合應當是內(nèi)聚的，即具有相同特征的實體應當在某種程度（圖結(jié)構(gòu)、文本等等） 上存在相似性。區(qū)分度度量 即

6、一個標簽所刻畫的差異性特征應當與另一個標簽不重疊。若標簽刻畫的實體特征存在重疊，則實體畫像的結(jié)果將包含大量冗余信息。 課題簡介東南大學計算機科學與工程學院2022/7/2711標簽傳播實體畫像bootstrapping 指對實體進行初次畫像， 充分利用實體已有的信息找到匹配的屬性標簽和關(guān)系標簽；迭代傳播 利用實體的初次畫像結(jié)果以及實體之間的關(guān)系，將實體的肖像在知識圖譜中按照一定的規(guī)則進行傳播。課題簡介東南大學計算機科學與工程學院2022/7/2712肖像更新標簽合集更新 跟蹤發(fā)現(xiàn)一定時間切片內(nèi)知識圖譜中新增和消亡的屬性與關(guān)系， 提出有效的算法增量式的更新已有的標簽集合。 實體肖像更新 首先根據(jù)標簽集合的更新對每一個相關(guān)實體重新計算是否匹配新標簽、 已有標簽是否失效。其次為知識圖譜中每個實體建立不同時間切片對應的快照，當某個實體出現(xiàn)新快照時， 利用該快照為實體進行重新畫像。難點分析東南大學計算機科學與工程學院2022/7/2713難點分析東南大學計算機科學與工程學院2022/7/2714標簽的自動化生成標簽度量中指標度量值的評估迭代傳播時穩(wěn)態(tài)的確定畫像結(jié)果的表示形式實驗設(shè)置東南大學計算機科學與工程學院2022/7/2715數(shù)據(jù)