論文の概要: Neighborhood Matching Network for Entity Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.05607v1
• Date: Tue, 12 May 2020 08:26:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-03 18:59:58.795958
• Title: Neighborhood Matching Network for Entity Alignment
• Title（参考訳）: エンティティアライメントのための近傍マッチングネットワーク
• Authors: Yuting Wu, Xiao Liu, Yansong Feng, Zheng Wang and Dongyan Zhao
• Abstract要約: Neighborhood Matching Network (NMN)は、新しいエンティティアライメントフレームワークである。 NMNは、トポロジカル構造と近傍差の両方を捉えるために、エンティティ間の類似性を推定する。 まず、新しいグラフサンプリング法を用いて、各エンティティの識別的近傍を蒸留する。 その後、クロスグラフの近傍マッチングモジュールを採用し、与えられたエンティティペアの近傍差を共同で符号化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.24217694278616
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Structural heterogeneity between knowledge graphs is an outstanding challenge for entity alignment. This paper presents Neighborhood Matching Network (NMN), a novel entity alignment framework for tackling the structural heterogeneity challenge. NMN estimates the similarities between entities to capture both the topological structure and the neighborhood difference. It provides two innovative components for better learning representations for entity alignment. It first uses a novel graph sampling method to distill a discriminative neighborhood for each entity. It then adopts a cross-graph neighborhood matching module to jointly encode the neighborhood difference for a given entity pair. Such strategies allow NMN to effectively construct matching-oriented entity representations while ignoring noisy neighbors that have a negative impact on the alignment task. Extensive experiments performed on three entity alignment datasets show that NMN can well estimate the neighborhood similarity in more tough cases and significantly outperforms 12 previous state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ間の構造的不均一性は、エンティティアライメントの際立った課題である。 本稿では,構造的異質性問題に取り組むための新しいエンティティアライメントフレームワークであるneighent matching network (nmn)を提案する。 NMNは、トポロジカル構造と近傍差の両方を捉えるために、エンティティ間の類似性を推定する。 エンティティアライメントのためのより良い学習表現のための2つの革新的なコンポーネントを提供する。 まず、新しいグラフサンプリング法を用いて、各エンティティの識別的近傍を蒸留する。 その後、クロスグラフの近傍マッチングモジュールを採用し、与えられたエンティティペアの近傍差を共同で符号化する。 このような戦略により、NMNはアライメントタスクに悪影響を与えるノイズの多い隣人を無視しながら、マッチング指向のエンティティ表現を効果的に構築できる。 3つのエンティティアライメントデータセットで行った広範囲な実験により、nmnはより厳しいケースで近隣の類似性を正確に推定でき、以前の12の最先端の手法を大きく上回っている。

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