English(EN) Entity Alignment Method of Science and Technology Patent based on Graph Convolution Network and Information Fusion

新方法融合图与文本进行专利实体对齐

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-07-13 04:00

本文介绍了一种新颖的科技专利知识图谱实体对齐方法。该方法利用图卷积网络结合BERT模型，融合了图的结构信息以及专利名称和描述等文本属性。这种多信息融合旨在提高实体对齐的准确性，在基准数据集上的表现优于现有方法（根据Hits@K评估指标）。 AI

影响这项研究可能改进专利信息的组织和检索，从而辅助创新和知识产权管理。

排序理由该集群包含一篇学术论文，详细介绍了一种新的专利数据实体对齐方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Runze Fang, Yawen Li, Yingxia Shao, Zeli Guan, Zhe Xue · 2026-07-13 04:00

Entity Alignment Method of Science and Technology Patent based on Graph Convolution Network and Information Fusion

arXiv:2311.00300v2 Announce Type: replace Abstract: The entity alignment of science and technology patents aims to link the equivalent entities in the knowledge graph of different science and technology patent data sources. Most entity alignment methods only use graph neural netw…