論文の概要: Are Negative Samples Necessary in Entity Alignment? An Approach with High Performance, Scalability and Robustness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.05278v1
• Date: Wed, 11 Aug 2021 15:20:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-12 13:20:44.968160
• Title: Are Negative Samples Necessary in Entity Alignment? An Approach with High Performance, Scalability and Robustness
• Title（参考訳）: エンティティアライメントには負のサンプルが必要か? 高性能,スケーラビリティ,堅牢性を備えたアプローチ
• Authors: Xin Mao, Wenting Wang, Yuanbin Wu, Man Lan
• Abstract要約: 本稿では,高パフォーマンス,高スケーラビリティ,高ロバスト性を実現する3つの新しいコンポーネントを持つ新しいEA手法を提案する。 提案手法の有効性と有効性を検討するために,いくつかの公開データセットについて詳細な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.04006507181558
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Entity alignment (EA) aims to find the equivalent entities in different KGs, which is a crucial step in integrating multiple KGs. However, most existing EA methods have poor scalability and are unable to cope with large-scale datasets. We summarize three issues leading to such high time-space complexity in existing EA methods: (1) Inefficient graph encoders, (2) Dilemma of negative sampling, and (3) "Catastrophic forgetting" in semi-supervised learning. To address these challenges, we propose a novel EA method with three new components to enable high Performance, high Scalability, and high Robustness (PSR): (1) Simplified graph encoder with relational graph sampling, (2) Symmetric negative-free alignment loss, and (3) Incremental semi-supervised learning. Furthermore, we conduct detailed experiments on several public datasets to examine the effectiveness and efficiency of our proposed method. The experimental results show that PSR not only surpasses the previous SOTA in performance but also has impressive scalability and robustness.
• Abstract（参考訳）: エンティティアライメント(EA)は、複数のKGを統合する上で重要なステップである、異なるKGに等価なエンティティを見つけることを目的としている。 しかし、既存のeaメソッドの多くはスケーラビリティが悪く、大規模なデータセットに対応できない。 我々は,(1)非効率的なグラフエンコーダ,(2)負のサンプリングのジレンマ,(3)半教師あり学習における「破滅的な忘れ」という3つの課題を要約する。 これらの課題に対処するため,我々は,(1)関係グラフサンプリングによる簡易グラフエンコーダ,(2)対称負非アライメント損失,(3)漸進的半教師付き学習という,高性能,高スケーラビリティ,高ロバスト性(psr)を実現するための3つの新しいコンポーネントを用いた新しいea手法を提案する。 さらに,提案手法の有効性と有効性を検討するため,いくつかの公開データセットについて詳細な実験を行った。 実験の結果,PSRは従来のSOTAを超えるだけでなく,スケーラビリティや堅牢性にも優れていた。

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