摘要
随着万维网的发展,知识图谱数据大量增长,并在面向智能应用的研究中受到广泛关注.知识图谱用RDF (resource description framework)三元组描述实体相关的事实.在知识图谱中,关于一个实体的描述可能包含大量三元组,在一些需要直接呈现实体信息的应用中,为了避免用户信息过载,并适应有限的呈现空间,就需要进行实体摘要.实体摘要任务是从实体描述的众多三元组中选出最有代表性的子集作为摘要,以呈现给用户阅读.本文提出一种新的实体摘要方法 ESSTER以生成具备高可读性和低冗余性的实体摘要.该方法结合三元组的结构与文本特征,基于结构特性度量知识图谱中三元组的重要性,基于N元语法和文本语料度量三元组的可读性,基于逻辑推理、数值比较和文本相似判断三元组间的冗余关系.综合这3种技术要素,将实体摘要问题建模为组合优化问题进行求解.本文在两个由人工标注的公开数据集上与6种现有方法进行了对比实验,结果表明本文提出的方法效果达到了当前最佳水平.
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单位南京大学; 计算机软件新技术国家重点实验室