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针对传统实体对齐的方法无法体现潜在语义信息的问题,对其进行优化,使实体对齐效果更加显著。使用潜在狄利克雷分配（latent Dirichlet allocation,LDA）模型对网络百科非结构化数据进行建模,采用改进的置信传播（belief propagation,BP）算法求解LDA模型中的隐藏参数,进而生成实体特征向量进行相似度计算,通过计算结果判断是否可以对齐。实验结果表明,通过与三种传统的算法进行比较,所提算法在准确率、召回率和综合指标◢F◣值三个评价指标方面均有所提高。针对具有描述信息的网络百科实体,该算法可以有效提升实体对齐效果。 相似文献
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