論文の概要: Principled Representation Learning for Entity Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.10871v1
• Date: Thu, 21 Oct 2021 03:21:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-22 13:52:41.094105
• Title: Principled Representation Learning for Entity Alignment
• Title（参考訳）: エンティティアライメントのための原則表現学習
• Authors: Lingbing Guo, Zequn Sun, Mingyang Chen, Wei Hu, Qiang Zhang, Huajun Chen
• Abstract要約: 2つのKGの埋め込み空間を接続するアンカーとして、少数の事前整列した実体が機能できるという仮定の合理性について検討する。 我々は、KG不変量と原則的実体埋め込みを明示的に学習する、NeoEAという新しいアプローチを提案する。 我々の実験は、最高の性能のEEA手法に対して、一貫した、そして顕著な性能向上を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.41091991132512
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Embedding-based entity alignment (EEA) has recently received great attention. Despite significant performance improvement, few efforts have been paid to facilitate understanding of EEA methods. Most existing studies rest on the assumption that a small number of pre-aligned entities can serve as anchors connecting the embedding spaces of two KGs. Nevertheless, no one investigates the rationality of such an assumption. To fill the research gap, we define a typical paradigm abstracted from existing EEA methods and analyze how the embedding discrepancy between two potentially aligned entities is implicitly bounded by a predefined margin in the scoring function. Further, we find that such a bound cannot guarantee to be tight enough for alignment learning. We mitigate this problem by proposing a new approach, named NeoEA, to explicitly learn KG-invariant and principled entity embeddings. In this sense, an EEA model not only pursues the closeness of aligned entities based on geometric distance, but also aligns the neural ontologies of two KGs by eliminating the discrepancy in embedding distribution and underlying ontology knowledge. Our experiments demonstrate consistent and significant improvement in performance against the best-performing EEA methods.
• Abstract（参考訳）: 埋め込みベースのエンティティアライメント(EEA)は最近大きな注目を集めています。 大幅なパフォーマンス向上にもかかわらず、EEAメソッドの理解を容易にする努力は、ほとんど行われていない。 ほとんどの既存の研究は、2つのKGの埋め込み空間を接続するアンカーとして、少数の事前整列した実体が機能できるという仮定に基づいている。 それにもかかわらず、そのような仮定の合理性を調査する者はいない。 研究ギャップを埋めるために、既存のEEA手法から抽象化された典型的なパラダイムを定義し、二つの潜在的に整合したエンティティ間の埋め込みの相違が、スコアリング関数の予め定義されたマージンによって暗黙的に境界づけられているかを分析する。 さらに,このような境界は,アライメント学習に十分なタイトさを保証できないことを見出した。 我々は、新しいアプローチであるNeoEAを提案し、KG不変および原則化された実体埋め込みを明示的に学習する。 この意味で、EEAモデルは、幾何学的距離に基づいて整列した実体の近接性を追求するだけでなく、2つのKGの神経オントロジーを、埋め込み分布と基礎となるオントロジー知識の相違を排除して整列させる。 我々の実験は、最も高性能なeea法に対する性能の一貫性と著しい改善を示しました。

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