論文の概要: Combating Confirmation Bias: A Unified Pseudo-Labeling Framework for Entity Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02075v1
• Date: Wed, 5 Jul 2023 07:32:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 14:43:27.306803
• Title: Combating Confirmation Bias: A Unified Pseudo-Labeling Framework for Entity Alignment
• Title（参考訳）: Combating Confirmation Bias: エンティティアライメントのための統一された擬似ラベルフレームワーク
• Authors: Qijie Ding, Jie Yin, Daokun Zhang and Junbin Gao
• Abstract要約: エンティティアライメントのための統一擬似ラベルフレームワーク(UPL-EA)を提案する。 UPL-EAは、エンティティアライメントの精度を高めるために、擬似ラベルエラーを明示的に排除する。 UPL-EAの擬似ラベル誤り除去効果は理論的に支持され,実験的に検証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.18600512063287
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Entity alignment (EA) aims at identifying equivalent entity pairs across different knowledge graphs (KGs) that refer to the same real-world identity. To systematically combat confirmation bias for pseudo-labeling-based entity alignment, we propose a Unified Pseudo-Labeling framework for Entity Alignment (UPL-EA) that explicitly eliminates pseudo-labeling errors to boost the accuracy of entity alignment. UPL-EA consists of two complementary components: (1) The Optimal Transport (OT)-based pseudo-labeling uses discrete OT modeling as an effective means to enable more accurate determination of entity correspondences across two KGs and to mitigate the adverse impact of erroneous matches. A simple but highly effective criterion is further devised to derive pseudo-labeled entity pairs that satisfy one-to-one correspondences at each iteration. (2) The cross-iteration pseudo-label calibration operates across multiple consecutive iterations to further improve the pseudo-labeling precision rate by reducing the local pseudo-label selection variability with a theoretical guarantee. The two components are respectively designed to eliminate Type I and Type II pseudo-labeling errors identified through our analyse. The calibrated pseudo-labels are thereafter used to augment prior alignment seeds to reinforce subsequent model training for alignment inference. The effectiveness of UPL-EA in eliminating pseudo-labeling errors is both theoretically supported and experimentally validated. The experimental results show that our approach achieves competitive performance with limited prior alignment seeds.
• 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)にまたがる同等のエンティティペアを識別することを目的としている。 擬似ラベルに基づくエンティティアライメント(UPL-EA)において,疑似ラベルエラーを明示的に排除し,エンティティアライメントの精度を高める統一擬似ラベルアライメントフレームワークを提案する。 UPL-EAは2つの相補的な構成要素から構成される: (1) 最適輸送(OT)に基づく擬似ラベルは、2つのKG間のエンティティ対応をより正確に決定し、誤マッチの悪影響を軽減するために、離散OTモデリングを効果的に利用する。 単純だが非常に効果的な基準は、各イテレーションで1対1の対応を満たす擬似ラベル付きエンティティペアを導出するためにさらに考案される。 2) クロスイテレーション擬似ラベルキャリブレーションは, 局所的な擬似ラベル選択のばらつきを理論的保証で低減し, 擬似ラベルの精度を向上させるために, 複数回連続して動作する。 2つのコンポーネントはそれぞれ、分析によって識別されたタイプiとタイプiiの擬似ラベルエラーを排除するように設計されている。 その後、調整された擬似ラベルは、アライメント推論のためのモデルトレーニングを強化するために事前アライメントシードを増強するために使用される。 UPL-EAの擬似ラベル誤り除去効果は理論的に支持され,実験的に検証された。 実験結果から,本手法は限定的な事前配向種子を用いた競合性能が得られた。

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