論文の概要: Relational Reflection Entity Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07962v1
• Date: Tue, 18 Aug 2020 14:49:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 21:03:18.113745
• Title: Relational Reflection Entity Alignment
• Title（参考訳）: リレーショナルリフレクションエンティティアライメント
• Authors: Xin Mao, Wenting Wang, Huimin Xu, Yuanbin Wu, Man Lan
• Abstract要約: エンティティアライメントは知識グラフ(KG)からエンティティペアを特定する エンティティアライメントにGNNを導入することで、最近のモデルのアーキテクチャはますます複雑になっています。 本稿では,既存のエンティティアライメント手法を統一的なフレームワークであるShape-Builder & Alignmentに抽象化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.42319743737994
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Entity alignment aims to identify equivalent entity pairs from different Knowledge Graphs (KGs), which is essential in integrating multi-source KGs. Recently, with the introduction of GNNs into entity alignment, the architectures of recent models have become more and more complicated. We even find two counter-intuitive phenomena within these methods: (1) The standard linear transformation in GNNs is not working well. (2) Many advanced KG embedding models designed for link prediction task perform poorly in entity alignment. In this paper, we abstract existing entity alignment methods into a unified framework, Shape-Builder & Alignment, which not only successfully explains the above phenomena but also derives two key criteria for an ideal transformation operation. Furthermore, we propose a novel GNNs-based method, Relational Reflection Entity Alignment (RREA). RREA leverages Relational Reflection Transformation to obtain relation specific embeddings for each entity in a more efficient way. The experimental results on real-world datasets show that our model significantly outperforms the state-of-the-art methods, exceeding by 5.8%-10.9% on Hits@1.
• Abstract（参考訳）: エンティティアライメントは、異なる知識グラフ(KG)から同等のエンティティペアを識別することを目的としている。 近年、GNNがエンティティアライメントに導入されたことにより、最近のモデルのアーキテクチャはますます複雑になっている。 これらの方法では、(1)gnnの標準線型変換はうまく機能していない。 2)リンク予測タスク用に設計された多くの高度なkg埋め込みモデルは、エンティティアライメントが不十分である。 本稿では、既存のエンティティアライメント手法を、上記の現象をうまく説明できるだけでなく、理想的な変換操作のための2つの重要な基準を導出する、シェープビルダーとアライメントという統一フレームワークに抽象化する。 さらに,新しいGNNに基づくリレーショナルリフレクション・エンティティアライメント(RREA)を提案する。 RREAはリレーショナル・リフレクション・トランスフォーメーション(Relational Reflection Transformation)を利用して、より効率的な方法で各エンティティに対する関係特異的な埋め込みを得る。 実世界のデータセットにおける実験結果は、hit@1で5.8%-10.9%を超える最先端の手法を大幅に上回っていることを示している。

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