論文の概要: Ensemble Semi-supervised Entity Alignment via Cycle-teaching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.06308v1
• Date: Sat, 12 Mar 2022 01:43:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-15 13:20:26.624046
• Title: Ensemble Semi-supervised Entity Alignment via Cycle-teaching
• Title（参考訳）: サイクルティーチングによる半教師付きエンティティアライメント
• Authors: Kexuan Xin, Zequn Sun, Wen Hua, Bing Liu, Wei Hu, Jianfeng Qu, Xiaofang Zhou
• Abstract要約: 半教師付きエンティティアライメントのための反復的サイクル学習フレームワークを設計する。 本稿では,各アライザに対して信頼性の高いエンティティアライメントを選択するための多様性を考慮したアライメント選択法を提案する。 また、アライメント器の新しいアライメントと教師のアライメントを組み合わせる際に、アライメント競合を解決するためのコンフリクト解決機構を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.33804105329285
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Entity alignment is to find identical entities in different knowledge graphs. Although embedding-based entity alignment has recently achieved remarkable progress, training data insufficiency remains a critical challenge. Conventional semi-supervised methods also suffer from the incorrect entity alignment in newly proposed training data. To resolve these issues, we design an iterative cycle-teaching framework for semi-supervised entity alignment. The key idea is to train multiple entity alignment models (called aligners) simultaneously and let each aligner iteratively teach its successor the proposed new entity alignment. We propose a diversity-aware alignment selection method to choose reliable entity alignment for each aligner. We also design a conflict resolution mechanism to resolve the alignment conflict when combining the new alignment of an aligner and that from its teacher. Besides, considering the influence of cycle-teaching order, we elaborately design a strategy to arrange the optimal order that can maximize the overall performance of multiple aligners. The cycle-teaching process can break the limitations of each model's learning capability and reduce the noise in new training data, leading to improved performance. Extensive experiments on benchmark datasets demonstrate the effectiveness of the proposed cycle-teaching framework, which significantly outperforms the state-of-the-art models when the training data is insufficient and the new entity alignment has much noise.
• Abstract（参考訳）: エンティティアライメントは、異なる知識グラフで同一のエンティティを見つけることである。 組み込みベースのエンティティアライメントは近年、著しい進歩を遂げているが、トレーニングデータ不足は依然として重要な課題である。 従来の半教師付き手法は、新しく提案されたトレーニングデータにおいて誤りなエンティティアライメントに苦しんでいる。 これらの問題を解決するため、半教師付きエンティティアライメントのための反復的サイクル学習フレームワークを設計する。 重要なアイデアは、複数のエンティティアライメントモデル(アライナと呼ばれる)を同時にトレーニングし、各アライナに新しいエンティティアライメントの提案を反復的に教えることだ。 本稿では,各アライナーに対して信頼性の高いエンティティアライメントを選択するための多様性対応アライメント選択手法を提案する。 また、アライメント器の新しいアライメントと教師のアライメントを組み合わせる際に、アライメント競合を解決するためのコンフリクト解決機構を設計する。 さらに,サイクル学習順序の影響を考慮し,複数の調整器の全体的な性能を最大化できる最適な順序を調整するための戦略を精巧に設計する。 サイクルティーチングプロセスは、各モデルの学習能力の制限を破り、新しいトレーニングデータのノイズを低減し、パフォーマンスを向上させることができる。 ベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、トレーニングデータが不十分で新しいエンティティアライメントがノイズが大きい場合に、最先端モデルよりも大幅に優れたサイクル学習フレームワークの有効性を示す。

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