摘要
本发明提供了一种用于知识图谱清洗与质量评估系统,涉及数据处理技术领域,包括数据处理模块,得到标准化数据;初始对齐模块,得到同构实体簇和异构实体;最终对齐模块,基于异构实体构建异构知识图谱,并使用双重损失函数对图神经网络模型进行训练,得到异构实体簇;知识补全模块,将预测嵌入向量与初始三元组进行补全运算,得到最终三元组;质量评估模块,计算有向图模型,将计算的结果作为评估指标,对知识图谱进行评估。本发明可以实现知识清洗、补全及质量评估一站式处理,相较于传统方法,提升知识清洗效率与质量管控水平,在多场景下展现出优异的迁移适配能力,可灵活应用于不同业务领域。