基于BERT和图对比学习的异构本体匹配方法及系统

本发明涉及一种基于BERT和图对比学习的异构本体匹配方法及系统，属于语义web和深度学习相结合的领域。本发明通过语义特征提取模块提取本体内部三元组信息构建语料库，将语料库输入BERT模型微调参数，利用微调后的BERT模型生成实体的语义特征向量；再通过图对比学习模块依据本体图的拓扑结构执行图采样，产生两个视图。通过选定正负样本并设定损失函数实施训练，生成实体综合特征向量；最后采用相似度计算模块计算不同实体对的最终相似度得分。本发明能够有效地利用本体图的拓扑结构来提取结构特征，克服了传统结构特征无法充分表达实体间复杂结构关系的问题，提升了匹配的准确性。