論文の概要: SEA: A Scalable Entity Alignment System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07065v1
- Date: Fri, 14 Apr 2023 11:39:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-17 13:45:36.536041
- Title: SEA: A Scalable Entity Alignment System
- Title（参考訳）: SEA: スケーラブルなエンティティアライメントシステム
- Authors: Junyang Wu, Tianyi Li, Lu Chen, Yunjun Gao, Ziheng Wei
- Abstract要約: エンティティアライメント(EA)は知識グラフ(KG)に等価なエンティティを見つけることを目的としている。
最先端のEAアプローチは一般的に、エンティティをエンコードするためにグラフニューラルネットワーク(GNN)を使用する。
EAのための大規模GNNのトレーニングを可能にする,スケーラブルなエンティティアライメントシステムSEAを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.09741195332742
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Entity alignment (EA) aims to find equivalent entities in different knowledge
graphs (KGs). State-of-the-art EA approaches generally use Graph Neural
Networks (GNNs) to encode entities. However, most of them train the models and
evaluate the results in a fullbatch fashion, which prohibits EA from being
scalable on largescale datasets. To enhance the usability of GNN-based EA
models in real-world applications, we present SEA, a scalable entity alignment
system that enables to (i) train large-scale GNNs for EA, (ii) speed up the
normalization and the evaluation process, and (iii) report clear results for
users to estimate different models and parameter settings. SEA can be run on a
computer with merely one graphic card. Moreover, SEA encompasses six
state-of-the-art EA models and provides access for users to quickly establish
and evaluate their own models. Thus, SEA allows users to perform EA without
being involved in tedious implementations, such as negative sampling and
GPU-accelerated evaluation. With SEA, users can gain a clear view of the model
performance. In the demonstration, we show that SEA is user-friendly and is of
high scalability even on computers with limited computational resources.
- Abstract（参考訳）: エンティティアライメント(EA)は、異なる知識グラフ(KG)に等価なエンティティを見つけることを目的としている。
最先端のEAアプローチは一般的に、エンティティをエンコードするためにグラフニューラルネットワーク(GNN)を使用する。
しかし、彼らのほとんどはモデルをトレーニングし、その結果をフルバッチ方式で評価し、大規模データセット上でのeaのスケーラビリティを禁止している。
実世界のアプリケーションにおけるGNNベースのEAモデルのユーザビリティを高めるため、スケーラブルなエンティティアライメントシステムSEAを提案する。
(i)EA向けの大規模GNNの訓練
(ii)正規化及び評価工程の高速化、及び
(iii)異なるモデルやパラメータの設定を推定するための明確な結果を報告すること。
SEAは1枚のグラフィックカードでコンピュータ上で実行することができる。
さらに、SEAは6つの最先端EAモデルを含み、ユーザが自身のモデルを迅速に確立し評価するためのアクセスを提供する。
これにより、負のサンプリングやgpuによる評価といった面倒な実装に関わらず、ユーザはeaを実行できる。
SEAでは、ユーザーはモデルパフォーマンスの明確なビューを得ることができる。
実演では,seaはユーザフレンドリーであり,計算資源の少ないコンピュータでも高いスケーラビリティを示す。
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