基于扩散图神经网络的电力标准实体对齐方法和装置

本申请涉及知识图谱相关技术领域，具体涉及一种基于扩散图神经网络的电力标准实体对齐方法和装置。其中，方法包括：获取原始数据；所述原始数据包括：电力标准文档和数据库；提取所述原始数据中的关键实体和术语，并构建为三元组形式的目标数据；所述三元组形式为：包括一个实体，属性和另一个实体的格式，所述属性用于表达实体之间的关系结构；将所述目标数据输入预设的扩散图神经网络中，得到所述扩散图神经网络输出的对齐结果；其中，所述扩散图神经网络为引入混合专家网络和扩散注意力层的，用于进行多视角特征对齐的深度学习模型；所述专家网络，用于对邻接节点的特征进行加权聚合，得到每个节点的鲁棒表示。