論文の概要: EventEA: Benchmarking Entity Alignment for Event-centric Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02817v1
• Date: Sat, 5 Nov 2022 05:34:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 15:08:14.298455
• Title: EventEA: Benchmarking Entity Alignment for Event-centric Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: EventEA: イベント中心の知識グラフのためのエンティティアライメントのベンチマーク
• Authors: Xiaobin Tian, Zequn Sun, Guangyao Li and Wei Hu
• Abstract要約: 過去の進歩は偏りと不整合性評価によるものであることが示されています。 我々は、イベント中心のKGに基づいて、異種関係と属性を持つ新しいデータセットを構築した。 この問題に対する新たなアプローチとして,エンティティアライメントのためのタイムアウェアリテラルエンコーダを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.27027602556303
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Entity alignment is to find identical entities in different knowledge graphs (KGs) that refer to the same real-world object. Embedding-based entity alignment techniques have been drawing a lot of attention recently because they can help solve the issue of symbolic heterogeneity in different KGs. However, in this paper, we show that the progress made in the past was due to biased and unchallenging evaluation. We highlight two major flaws in existing datasets that favor embedding-based entity alignment techniques, i.e., the isomorphic graph structures in relation triples and the weak heterogeneity in attribute triples. Towards a critical evaluation of embedding-based entity alignment methods, we construct a new dataset with heterogeneous relations and attributes based on event-centric KGs. We conduct extensive experiments to evaluate existing popular methods, and find that they fail to achieve promising performance. As a new approach to this difficult problem, we propose a time-aware literal encoder for entity alignment. The dataset and source code are publicly available to foster future research. Our work calls for more effective and practical embedding-based solutions to entity alignment.
• Abstract（参考訳）: エンティティアライメントは、同じ現実世界のオブジェクトを参照する異なる知識グラフ(kgs)で同一のエンティティを見つけることである。 埋め込みに基づくエンティティアライメント技術は、異なるKGにおける象徴的不均一性の問題を解決するのに役立つため、近年多くの注目を集めている。 しかし,本論文では,過去の進歩は偏りや混乱のない評価によるものであることを示す。 我々は、組込みに基づくエンティティアライメント技術を好む既存のデータセットにおける2つの大きな欠陥、すなわち関係三重項の同型グラフ構造と属性三重項の弱い不均一性に注目した。 埋め込み型エンティティアライメント手法の批判的評価に向けて、イベント中心KGに基づく異種関係と属性を持つ新しいデータセットを構築した。 既存の一般的な手法を評価するために広範な実験を行い、有望な性能を達成できないことを発見した。 この問題に対する新たなアプローチとして,エンティティアライメントのためのタイムアウェアリテラルエンコーダを提案する。 データセットとソースコードは、将来の研究を促進するために公開されている。 私たちの仕事は、より効果的で実用的な埋め込みベースのソリューションをエンティティアライメントに求めています。

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