論文の概要: Multifaceted Context Representation using Dual Attention for Ontology Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11721v2
• Date: Mon, 26 Oct 2020 11:31:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 20:49:09.360810
• Title: Multifaceted Context Representation using Dual Attention for Ontology Alignment
• Title（参考訳）: オントロジーアライメントのための二重注意を用いた多面的文脈表現
• Authors: Vivek Iyer, Arvind Agarwal, Harshit Kumar
• Abstract要約: オントロジーアライメントは、データ統合、データ転送、データ準備など、さまざまな分野に適用できる重要な研究課題である。 We propose VeeAlign, a Deep Learning based model that using a dual-attention mechanism to compute the contextualized representation of a concept to learn alignments。 我々は、異なるドメインや多言語設定の様々なデータセットに対するアプローチを検証するとともに、SOTA法よりも優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.445605125467574
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ontology Alignment is an important research problem that finds application in various fields such as data integration, data transfer, data preparation etc. State-of-the-art (SOTA) architectures in Ontology Alignment typically use naive domain-dependent approaches with handcrafted rules and manually assigned values, making them unscalable and inefficient. Deep Learning approaches for ontology alignment use domain-specific architectures that are not only in-extensible to other datasets and domains, but also typically perform worse than rule-based approaches due to various limitations including over-fitting of models, sparsity of datasets etc. In this work, we propose VeeAlign, a Deep Learning based model that uses a dual-attention mechanism to compute the contextualized representation of a concept in order to learn alignments. By doing so, not only does our approach exploit both syntactic and semantic structure of ontologies, it is also, by design, flexible and scalable to different domains with minimal effort. We validate our approach on various datasets from different domains and in multilingual settings, and show its superior performance over SOTA methods.
• Abstract（参考訳）: オントロジアライメント(オントロジアライメント)は、データ統合、データ転送、データ準備など様々な分野のアプリケーションを見つける重要な研究課題である。 オントロジーアライメントにおける最先端の(sota)アーキテクチャは、通常、手作りのルールと手動で割り当てられた値を持つナイーブなドメイン依存のアプローチを用いる。 オントロジーアライメントのためのディープラーニングアプローチは、他のデータセットやドメインに拡張不可能なドメイン固有のアーキテクチャを使用するだけでなく、モデルの過度な適合、データセットのスパーシリティなど、さまざまな制限のため、ルールベースのアプローチよりもパフォーマンスが劣る。 本研究では,概念の文脈的表現を計算してアライメントを学習する,Deep LearningベースのモデルであるVeeAlignを提案する。 そうすることで、我々のアプローチはオントロジーの構文と意味構造の両方を利用するだけでなく、設計によって、最小限の労力で異なるドメインに柔軟でスケーラブルです。 異なるドメインや多言語環境での様々なデータセットに対するアプローチを検証し、soma法よりも優れた性能を示す。

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