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作者：刘金硕;张思奇;
单位：武汉大学国家网络安全学院空天信息安全与可信计算教育部重点实验室;
摘要：针对网络舆情热点人名消歧任务难以有效获取和融合文本及外部特征的问题，提出了开放域知识图谱嵌入的方法。构建了新的知识图谱嵌入模型TransOD，将原本的知识嵌入投影到基于Transformer的双向编码器(bidirectional encoder representations for transformers,BERT)语义空间，采用多维高斯分布表示开放域实体和关系的不确定性，充分利用并结构化地理解语义信息，获取特征向量。随后定义了文本间相似度的计算方法，并通过设计聚类方法实现消歧。在网络人物搜索评测会议(web people search evaluation campaign,WePS)3年的评测数据集上，F0.5值较现有最优方法分别提升了0.034、0.043和0.102。同时验证了TransOD的开放域链接预测效果相较于现有的最优知识图谱嵌入方法，平均倒数排名(mean reciprocal rank,MRR)、Hits@1和Hits@10分别提升了0.049、19.3%和4.8%，开放域三元组补全的准确率提升了11.7%。
关键词：网络舆情人名消歧;;知识图谱;;知识图谱嵌入;;开放域任务;;聚类
基金资助：国家自然科学基金项目(编号：U1936107);; 国家重点研发计划项目(编号：2020YFA0607902)
