論文の概要: Visual Pivoting for (Unsupervised) Entity Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.13603v2
• Date: Thu, 17 Dec 2020 02:18:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 20:46:56.630754
• Title: Visual Pivoting for (Unsupervised) Entity Alignment
• Title（参考訳）: 教師なし)エンティティアライメントのためのビジュアルPivoting
• Authors: Fangyu Liu, Muhao Chen, Dan Roth, Nigel Collier
• Abstract要約: 本研究は、異種知識グラフ(KGs)におけるエンティティの整列のための視覚的意味表現の使用について研究する。 提案した新しいアプローチであるEVAは、クロスグラフエンティティアライメントのための強い信号を提供する包括的エンティティ表現を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.82387952905756
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work studies the use of visual semantic representations to align entities in heterogeneous knowledge graphs (KGs). Images are natural components of many existing KGs. By combining visual knowledge with other auxiliary information, we show that the proposed new approach, EVA, creates a holistic entity representation that provides strong signals for cross-graph entity alignment. Besides, previous entity alignment methods require human labelled seed alignment, restricting availability. EVA provides a completely unsupervised solution by leveraging the visual similarity of entities to create an initial seed dictionary (visual pivots). Experiments on benchmark data sets DBP15k and DWY15k show that EVA offers state-of-the-art performance on both monolingual and cross-lingual entity alignment tasks. Furthermore, we discover that images are particularly useful to align long-tail KG entities, which inherently lack the structural contexts necessary for capturing the correspondences.
• Abstract（参考訳）: この研究は、異種知識グラフ(KG)の実体を整列させる視覚的意味表現の使用を研究する。 画像は多くの既存のkgの自然な構成要素です。 視覚知識を他の補助情報と組み合わせることで,提案する新しいアプローチであるevaが,クロスグラフエンティティアライメントに強いシグナルを与える包括的エンティティ表現を生成することを示す。 さらに、以前のエンティティアライメント手法では、可用性を制限するために、人間のラベル付きシードアライメントが必要となる。 EVAは、エンティティの視覚的類似性を活用して、初期シード辞書(視覚的なピボット)を作成する、完全に教師なしのソリューションを提供する。 ベンチマークデータセットDBP15kとDWY15kの実験は、EVAがモノリンガルとクロスリンガルの両方のエンティティアライメントタスクに対して最先端のパフォーマンスを提供することを示している。 さらに、画像は特に長い尾のKGエンティティの整列に有用であり、通信を捉えるのに必要な構造的コンテキストが本質的に欠如していることが判明した。

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