論文の概要: Toward Practical Entity Alignment Method Design: Insights from New Highly Heterogeneous Knowledge Graph Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03468v3
• Date: Wed, 24 Jan 2024 07:56:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-25 18:08:05.906737
• Title: Toward Practical Entity Alignment Method Design: Insights from New Highly Heterogeneous Knowledge Graph Datasets
• Title（参考訳）: 実用的なエンティティアライメント手法設計に向けて:新しい高度不均一な知識グラフデータセットから
• Authors: Xuhui Jiang, Chengjin Xu, Yinghan Shen, Yuanzhuo Wang, Fenglong Su, Fei Sun, Zixuan Li, Zhichao Shi, Jian Guo, Huawei Shen
• Abstract要約: 実運用環境でのエンティティアライメント(EA)手法の性能について検討し、特に高ヘテロジニアスKG(HHKG)のアライメントに着目した。 以上の結果から,HHKGと協調して,メッセージパッシングやアグリゲーション機構を通じて,貴重な構造情報を活用できることが示唆された。 これらの結果は、すべてのEAデータセットに対するパナセアとして、GNNベースの手法の従来の適用に関連する潜在的な問題に光を当てた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.68422342604253
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The flourishing of knowledge graph applications has driven the need for entity alignment (EA) across KGs. However, the heterogeneity of practical KGs, characterized by differing scales, structures, and limited overlapping entities, greatly surpasses that of existing EA datasets. This discrepancy highlights an oversimplified heterogeneity in current EA datasets, which obstructs a full understanding of the advancements achieved by recent EA methods. In this paper, we study the performance of EA methods in practical settings, specifically focusing on the alignment of highly heterogeneous KGs (HHKGs). Firstly, we address the oversimplified heterogeneity settings of current datasets and propose two new HHKG datasets that closely mimic practical EA scenarios. Then, based on these datasets, we conduct extensive experiments to evaluate previous representative EA methods. Our findings reveal that, in aligning HHKGs, valuable structure information can hardly be exploited through message-passing and aggregation mechanisms. This phenomenon leads to inferior performance of existing EA methods, especially those based on GNNs. These findings shed light on the potential problems associated with the conventional application of GNN-based methods as a panacea for all EA datasets. Consequently, in light of these observations and to elucidate what EA methodology is genuinely beneficial in practical scenarios, we undertake an in-depth analysis by implementing a simple but effective approach: Simple-HHEA. This method adaptly integrates entity name, structure, and temporal information to navigate the challenges posed by HHKGs. Our experiment results conclude that the key to the future EA model design in practice lies in their adaptability and efficiency to varying information quality conditions, as well as their capability to capture patterns across HHKGs.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフアプリケーションの普及により、KG間のエンティティアライメント(EA)の必要性が高まった。 しかし、異なるスケール、構造、限定的な重なり合うエンティティによって特徴づけられる実用的なKGの不均一性は、既存のEAデータセットをはるかに上回る。 この不一致は、現在のEAデータセットにおける過度に単純化された異種性を強調し、最近のEAメソッドによって達成された進歩の完全な理解を妨げる。 本稿では, EA法の性能について検討し, 特に高ヘテロジニアスKG(HHKGs)のアライメントに着目した。 まず、現在のデータセットの単純化されたヘテロジニティ設定に対処し、実用的なEAシナリオを忠実に模倣する2つの新しいHHKGデータセットを提案する。 そして,これらのデータセットに基づいて,従来の代表的EA手法を評価するための広範な実験を行った。 以上の結果から,HHKGと協調して,メッセージパッシングやアグリゲーション機構を通じて,貴重な構造情報を活用できることが示唆された。 この現象は、既存のEA手法、特にGNNに基づく手法よりも性能が劣る。 これらの結果は、すべてのeaデータセットのpanaceaとしてgnnベースのメソッドを従来の用途に適用することに伴う潜在的な問題に光を当てた。 したがって、これらの観察を踏まえて、EA方法論が実際的なシナリオで真に有益であるかを解明するために、単純で効果的なアプローチであるSimple-HHEAを実装して、詳細な分析を行う。 この方法は、エンティティ名、構造、時間情報を適切に統合し、HHKGsがもたらす課題をナビゲートする。 実験の結果,将来EAモデル設計の鍵となるのは,情報品質の異なる条件への適応性と効率性,およびHHKGのパターンを捉える能力であることがわかった。

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