基于对抗学习与标签传播的时序知识图谱中实体对齐方法

本发明公开了一种基于对抗学习与标签传播的时序知识图谱中实体对齐方法，涉及知识表达领域，用以提升实体对齐的准确性和鲁棒性。本发明对于待对齐的时序知识图谱，分别从时序知识图谱中实体与关系和时间的邻接矩阵中，迭代学习含有关系和时间语义信息的实体标签，得到两个时序知识图谱的标签实体嵌入向量；基于对抗学习分别消除各标签实体嵌入向量中实体的度感知，得到两个时序知识图谱的最终实体嵌入向量；基于对预对齐的时序知识图谱样本中等价实体的半监督学习，在两个最终实体嵌入向量间进行实体对齐。本发明充分考虑了实体随时间和关系推移对实体对齐的影响，同时消除了实体度感知对实体对齐的影响，提升了对齐的准确率和鲁棒性。