| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题来源 | 第8页 |
| 1.2 课题背景、研究目的及意义 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外相关技术发展现状 | 第9-12页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第10-12页 |
| 1.4 国内外研究现状分析 | 第12-13页 |
| 1.5 本文的主要研究内容和组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 知识图谱嵌入模型 | 第14-28页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 词向量空间模型 | 第14-16页 |
| 2.2.1 词向量空间模型概述 | 第14-15页 |
| 2.2.2 神经网络语言模型 | 第15-16页 |
| 2.3 知识图谱嵌入模型 | 第16-27页 |
| 2.3.1 多关系数据嵌入模型TransE | 第16-18页 |
| 2.3.2 通过超平面转换的知识图谱嵌入模型TransH | 第18-19页 |
| 2.3.3 实体和关系嵌入不同向量空间的模型TransR和TransD | 第19-23页 |
| 2.3.4 其他单语言知识图谱嵌入模型 | 第23-24页 |
| 2.3.5 多语言知识图谱嵌入模型MTransE | 第24-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 跨语言知识图谱中对齐集的自动标注 | 第28-37页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 基于维基百科的对齐集自动标注 | 第28-32页 |
| 3.2.1 维基百科中的可用信息 | 第28-29页 |
| 3.2.2 基于维基百科的对齐集自动标注方法 | 第29-32页 |
| 3.3 基于有向图分解的对齐集清洗 | 第32-35页 |
| 3.3.1 跨语言实体链接类型分析 | 第32-34页 |
| 3.3.2 基于有向图分解的不可靠链接消除方法 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 跨语言知识图谱的对齐与融合 | 第37-53页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 多语言知识图谱嵌入对齐模型 | 第37-43页 |
| 4.2.1 MTransD模型的思想 | 第37-38页 |
| 4.2.2 MTransD模型的知识模型 | 第38-39页 |
| 4.2.3 MTransD模型的对齐模型 | 第39-41页 |
| 4.2.4 MTransD模型的训练 | 第41-43页 |
| 4.3 跨语言知识图谱对齐与融合 | 第43-47页 |
| 4.3.1 MTransD模型应用于对齐与融合问题 | 第44-46页 |
| 4.3.2 跨语言知识图谱的对齐与融合整体流程 | 第46-47页 |
| 4.4 实验设计与结果分析 | 第47-52页 |
| 4.4.1 实验环境和实验数据 | 第47-49页 |
| 4.4.2 实验设计 | 第49-50页 |
| 4.4.3 实验结果与分析 | 第50-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
