用于连接本体的 NLP 和/或图挖掘技术?

时间:2021-04-01 19:33:14

标签: graph nlp networkx word2vec word-embedding

假设我有两个本体(如下所示)并且我想将这些元素映射在一起(每个项目对一对一的最佳匹配。)连接这些树结构的最先进方法是什么?

系统 1

Materials 
     | - Construction Materials
     | - Chemical Materials

Technology 
     | - Software
             | - Accounting Software
             | - Human Resources Software

系统 2

Goods, Services and Materials  
     | - Architecture, Design, and Construction
     | - Chemicals

Information Technology 
     | - Software Systems
             | - Healthcare Management Systems
             | - HR Management Software

我知道深度游走,它可以像语言一样处理图结构,并应用 word2vec 算法来学习嵌入并推断节点之间的相似性。说到 word2vec,我也知道词嵌入,它们提供了一种比较任意两个词相似度的方法。 (或者在多个词的情况下,词嵌入是可加的,所以聚合预比较没什么大不了的。)

这是正在积极研究的东西吗?

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