Mapping Text to Knowledge Graph Entities using Multi-Sense LSTMs

方法     本文方法主要有兩部分組成。（1）將知識圖譜用帶權重的文本特徵進行拓展，然後利用隨機遊走生成集合序列輸入到skipgram模型，從而生成KB空間。（2）將text轉化爲KB中的entity可以通過一個multi-sence監督模型（lstm+消歧機制），將每一個text生成一個KB空間的點。   實體向量的文本特徵       對於KB空間，我們將根據Perozzi et al. (2

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