Mapping Text to Knowledge Graph Entities using Multi-Sense LSTMs

方法     本文方法主要有两部分组成。（1）将知识图谱用带权重的文本特征进行拓展，然后利用随机游走生成集合序列输入到skipgram模型，从而生成KB空间。（2）将text转化为KB中的entity可以通过一个multi-sence监督模型（lstm+消歧机制），将每一个text生成一个KB空间的点。   实体向量的文本特征       对于KB空间，我们将根据Perozzi et al. (2

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