論文の概要: Large-scale Entity Alignment via Knowledge Graph Merging, Partitioning and Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11125v1
• Date: Tue, 23 Aug 2022 07:09:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-25 12:12:03.127343
• Title: Large-scale Entity Alignment via Knowledge Graph Merging, Partitioning and Embedding
• Title（参考訳）: 知識グラフマージ、分割、埋め込みによる大規模エンティティアライメント
• Authors: Kexuan Xin, Zequn Sun, Wen Hua, Wei Hu, Jianfeng Qu, Xiaofang Zhou
• Abstract要約: 本稿では,3つの視点から構造とアライメント損失を低減するため,スケーラブルなGNNベースのエンティティアライメント手法を提案する。 まず,中心性に基づく部分グラフ生成アルゴリズムを提案し,異なる部分グラフ間のブリッジとして機能するいくつかのランドマークエンティティをリコールする。 第二に、不完全近傍部分グラフから実体表現を復元する自己教師型実体再構成を導入する。 第三に、推論過程において、サブグラフの埋め込みをマージして、アライメント探索のための単一の空間を作る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.81122170002021
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Entity alignment is a crucial task in knowledge graph fusion. However, most entity alignment approaches have the scalability problem. Recent methods address this issue by dividing large KGs into small blocks for embedding and alignment learning in each. However, such a partitioning and learning process results in an excessive loss of structure and alignment. Therefore, in this work, we propose a scalable GNN-based entity alignment approach to reduce the structure and alignment loss from three perspectives. First, we propose a centrality-based subgraph generation algorithm to recall some landmark entities serving as the bridges between different subgraphs. Second, we introduce self-supervised entity reconstruction to recover entity representations from incomplete neighborhood subgraphs, and design cross-subgraph negative sampling to incorporate entities from other subgraphs in alignment learning. Third, during the inference process, we merge the embeddings of subgraphs to make a single space for alignment search. Experimental results on the benchmark OpenEA dataset and the proposed large DBpedia1M dataset verify the effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: エンティティアライメントは知識グラフの融合において重要なタスクである。 しかし、ほとんどのエンティティアライメントアプローチにはスケーラビリティの問題がある。 最近の手法では、大きなkgを小さなブロックに分割し、それぞれに埋め込みとアライメント学習を行う。 しかし、そのような分割と学習のプロセスは構造とアライメントの過剰な損失をもたらす。 そこで本研究では,3つの視点から構造とアライメント損失を低減するため,スケーラブルなGNNベースのエンティティアライメント手法を提案する。 まず,複数のサブグラフ間のブリッジとして機能するランドマークエンティティを想起する,集中性に基づくサブグラフ生成アルゴリズムを提案する。 第2に,非完全近傍部分グラフからエンティティ表現を復元するための自己教師型エンティティ再構築と,他の部分グラフからのエンティティをアライメント学習に組み込むためのクロスサブグラフ陰性サンプリングを設計する。 第三に、推論過程において、サブグラフの埋め込みをマージして、アライメント探索のための単一の空間を作る。 ベンチマークOpenEAデータセットと提案したDBpedia1Mデータセットの実験結果から,提案手法の有効性が検証された。

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