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基于特征捕获的自监督实体对齐方法研究
一、引言
随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来，各种类型的数据呈现出爆炸式增长。在这样的背景下，如何有效地处理和利用这些数据成为了一个重要的研究课题。实体对齐技术作为数据整合和知识图谱构建的关键技术之一，其重要性日益凸显。自监督学习方法在近年来的研究中得到了广泛的关注和应用，它能够在无标签或自生成标签的数据上进行训练，有效利用未标注的数据，提升模型的性能。因此，本文提出了一种基于特征捕获的自监督实体对齐方法，旨在通过自监督学习的方式，提高实体对齐的准确性和效率。
二、研究背景及现状
实体对齐技术旨在识别并匹配不同数据源中相同的实体。传统的实体对齐方法
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