論文の概要: Conflict-Aware Pseudo Labeling via Optimal Transport for Entity Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01847v1
• Date: Mon, 5 Sep 2022 09:14:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-07 12:52:00.504286
• Title: Conflict-Aware Pseudo Labeling via Optimal Transport for Entity Alignment
• Title（参考訳）: エンティティアライメントのための最適トランスポートによる競合認識擬似ラベリング
• Authors: Qijie Ding, Daokun Zhang, Jie Yin
• Abstract要約: 本稿では,エンティティアライメントのための最適輸送モデル (CPL-OT) を用いた競合対応Pseudo Labelingを提案する。 CPL-OTは、グローバルローカルアグリゲーションと反復的コンフリクト対応擬似ラベリングを組み合わせた2つの重要なコンポーネント・エンゲージメント学習で構成されている。 セッティングとアライメントの両面で、最先端のベースラインを著しく上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.5591913587473964
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Entity alignment aims to discover unique equivalent entity pairs with the same meaning across different knowledge graphs (KG). It has been a compelling but challenging task for knowledge integration or fusion. Existing models have primarily focused on projecting KGs into a latent embedding space to capture inherent semantics between entities for entity alignment. However, the adverse impacts of alignment conflicts have been largely overlooked during training, thus limiting the entity alignment performance. To address this issue, we propose a novel Conflict-aware Pseudo Labeling via Optimal Transport model (CPL-OT) for entity alignment. The key idea of CPL-OT is to iteratively pseudo-label alignment pairs empowered with conflict-aware Optimal Transport modeling to boost the precision of entity alignment. CPL-OT is composed of two key components-entity embedding learning with global-local aggregation and iterative conflict-aware pseudo labeling-that mutually reinforce each other. To mitigate alignment conflicts during pseudo labeling, we propose to use optimal transport (OT) as an effective means to warrant one-to-one entity alignment between two KGs with the minimal overall transport cost. The transport cost is calculated as the rectified distance between entity embeddings obtained via graph convolution augmented with global-level semantics. Extensive experiments on benchmark datasets show that CPL-OT can markedly outperform state-of-the-art baselines under both settings with and without prior alignment seeds.
• 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(KG)で同じ意味を持つユニークな等価エンティティペアを見つけることを目的としている。 知識の統合や融合は魅力的な作業ですが、難しい作業でした。 既存のモデルは主に、エンティティアライメントのためのエンティティ間の固有のセマンティクスを捉えるために、潜在埋め込み空間にkgを投影することに焦点を当てている。 しかし、アライメントコンフリクトの悪影響はトレーニング中にほとんど見過ごされ、エンティティアライメントのパフォーマンスが制限されている。 この問題に対処するために,エンティティアライメントのための最適輸送モデル(CPL-OT)を用いた新しい衝突対応Pseudo Labelingを提案する。 CPL-OTの鍵となる考え方は、コンフリクトを意識した最適輸送モデリングにより、繰り返し擬似ラベルアライメントペアを付与し、エンティティアライメントの精度を高めることである。 CPL-OTは、グローバルな局所的な集約を伴う2つの重要なコンポーネントの埋め込み学習と、相互に強化する反復的なコンフリクト認識の擬似ラベリングで構成されている。 擬似ラベリングにおけるアライメント競合を軽減するため,2つのKG間の1対1のエンティティアライメントを最小の輸送コストで保証する手段として,最適なトランスポート(OT)を提案する。 トランスポートコストは,グローバルレベルのセマンティクスを付加したグラフ畳み込みにより得られたエンティティ埋め込み間の整合距離として計算される。 ベンチマークデータセットの大規模な実験によると、CPL-OTは、事前のアライメントシードと非設定の両方で、最先端のベースラインを著しく上回る。

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