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針對傳統實體對齊方法在中文異構網絡百科實體對齊任務中效果不夠顯著的問題，提出一種基于實體屬性與上下文主題特征相結合的實體對齊方法。首先，基于百度百科及互動百科數據構造中文異構百科知識庫，通過統計方法構造資源描述框架模式（ RDFS）詞表，對實體屬性進行規范化；其次，抽取實體上下文信息，對其進行中文分詞后，利用主題模型對上下文建模并通過吉布斯采樣法求解模型參數，計算出主題一單詞概率矩陣，提取特征詞集合及對應特征矩陣；然后，利用最長公共子序列（LCS）算法判定實體屬性相似度，當相似度位于下界與上界之間時，進一步結合百科類實體上下文主題特征進行判定；最后，依據標準方法構造了一個異構中文百科實體對齊數據集進行仿真實驗。實驗結果表明，與經典的屬性相似度算法、屬性加權算法、上下文詞頻特征模型及主題模型算法進行比較，所提出的實體對齊算法在人物領域和影視領域的準確率、召回率與綜合指標F值分別達到97. 8%、88。0%、92. 6%和98. 6%、73. 0%、83. 9%，比其他方法均有較大的提高。實驗結果驗證了在構建中文異構百科知識庫場景中，所提算法可以有效提升中文百科實體對齊效果，可應用到具有上下文倌息的實體對齊任務中。
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