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针对传统实体对齐方法在中文异构网络百科实体对齐任务中效果不够显著的问题，提出一种基于实体属性与上下文主题特征相结合的实体对齐方法。首先，基于百度百科及互动百科数据构造中文异构百科知识库，通过统计方法构造资源描述框架模式（ RDFS）词表，对实体属性进行规范化；其次，抽取实体上下文信息，对其进行中文分词后，利用主题模型对上下文建模并通过吉布斯采样法求解模型参数，计算出主题一单词概率矩阵，提取特征词集合及对应特征矩阵；然后，利用最长公共子序列（LCS）算法判定实体属性相似度，当相似度位于下界与上界之间时，进一步结合百科类实体上下文主题特征进行判定；最后，依据标准方法构造了一个异构中文百科实体对齐数据集进行仿真实验。实验结果表明，与经典的属性相似度算法、属性加权算法、上下文词频特征模型及主题模型算法进行比较，所提出的实体对齐算法在人物领域和影视领域的准确率、召回率与综合指标F值分别达到97. 8%、88。0%、92. 6%和98. 6%、73. 0%、83. 9%，比其他方法均有较大的提高。实验结果验证了在构建中文异构百科知识库场景中，所提算法可以有效提升中文百科实体对齐效果，可应用到具有上下文倌息的实体对齐任务中。
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