Fugu-MT 論文翻訳(概要): OTIEA:Ontology-enhanced Triple Intrinsic-Correlation for Cross-lingual Entity Alignment

論文の概要: OTIEA:Ontology-enhanced Triple Intrinsic-Correlation for Cross-lingual Entity Alignment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01561v1
Date: Tue, 2 May 2023 16:03:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-03 13:49:44.268598
Title: OTIEA:Ontology-enhanced Triple Intrinsic-Correlation for Cross-lingual Entity Alignment
Title（参考訳）: OTIEA:言語横断的エンティティアライメントのためのオントロジー強化三種内在性相関
Authors: Zhishuo Zhang and Chengxiang Tan and Xueyan Zhao and Min Yang and Chaoqun Jiang
Abstract要約: 十分な外部リソースを持たない言語間およびドメイン間の知識アライメントは、基本的で決定的な課題である。本稿では、オントロジー対と三重認識による役割強化機構に基づく新しいユニバーサルEAフレームワーク(OTIEA)を提案する。実世界の3つのデータセットに対する実験結果から,本フレームワークはベースラインと比較して競争性能が向上することが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.054806502375575
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Cross-lingual and cross-domain knowledge alignment without sufficient external resources is a fundamental and crucial task for fusing irregular data. As the element-wise fusion process aiming to discover equivalent objects from different knowledge graphs (KGs), entity alignment (EA) has been attracting great interest from industry and academic research recent years. Most of existing EA methods usually explore the correlation between entities and relations through neighbor nodes, structural information and external resources. However, the complex intrinsic interactions among triple elements and role information are rarely modeled in these methods, which may lead to the inadequate illustration for triple. In addition, external resources are usually unavailable in some scenarios especially cross-lingual and cross-domain applications, which reflects the little scalability of these methods. To tackle the above insufficiency, a novel universal EA framework (OTIEA) based on ontology pair and role enhancement mechanism via triple-aware attention is proposed in this paper without introducing external resources. Specifically, an ontology-enhanced triple encoder is designed via mining intrinsic correlations and ontology pair information instead of independent elements. In addition, the EA-oriented representations can be obtained in triple-aware entity decoder by fusing role diversity. Finally, a bidirectional iterative alignment strategy is deployed to expand seed entity pairs. The experimental results on three real-world datasets show that our framework achieves a competitive performance compared with baselines.
Abstract（参考訳）: 十分な外部リソースを持たない言語間およびドメイン間の知識アライメントは、不規則なデータを融合するための基本的で重要なタスクである。異なる知識グラフ(KG)から等価物体を発見することを目的とした要素融合プロセスとして,近年,産業や学術研究から,エンティティアライメント(EA)が注目されている。既存のEA手法の多くは、通常、隣のノード、構造情報、外部リソースを通してエンティティと関係の相関を探求する。しかし、三重要素と役割情報の間の複雑な内在的相互作用はこれらの方法ではほとんどモデル化されず、三重要素の図解が不十分になる可能性がある。加えて、外部リソースは通常、いくつかのシナリオ、特に言語横断アプリケーションやドメイン横断アプリケーションでは利用できない。そこで本論文では,オントロジー対と三重認識による役割強化機構に基づく新しいユニバーサルEAフレームワーク(OTIEA)を提案する。具体的には、独立要素の代わりに固有相関とオントロジーペア情報をマイニングすることで、オントロジー強化三重エンコーダを設計する。さらに、EA指向の表現は、役割多様性を融合させて三重認識エンティティデコーダで得ることができる。最後に、シードエンティティペアを拡張するために双方向反復アライメント戦略が展開される。実世界の3つのデータセットに対する実験結果から,本フレームワークはベースラインと比較して競争性能が向上することが示された。

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