Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unsupervised Deep Cross-Language Entity Alignment

論文の概要: Unsupervised Deep Cross-Language Entity Alignment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10598v1
Date: Tue, 19 Sep 2023 13:12:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-20 14:22:57.600953
Title: Unsupervised Deep Cross-Language Entity Alignment
Title（参考訳）: 教師なし深層言語エンティティアライメント
Authors: Chuanyu Jiang, Yiming Qian, Lijun Chen, Yang Gu, and Xia Xie
Abstract要約: 本稿では,言語間エンティティアライメントのためのシンプルで新しい教師なし手法を提案する。ディープラーニング多言語エンコーダと機械翻訳器を組み合わせて知識グラフテキストをエンコードする。その結果,Ja-EnとFr-Enのアライメントタスクでは2.6%,0.4%を達成できた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.904785474912018
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Cross-lingual entity alignment is the task of finding the same semantic entities from different language knowledge graphs. In this paper, we propose a simple and novel unsupervised method for cross-language entity alignment. We utilize the deep learning multi-language encoder combined with a machine translator to encode knowledge graph text, which reduces the reliance on label data. Unlike traditional methods that only emphasize global or local alignment, our method simultaneously considers both alignment strategies. We first view the alignment task as a bipartite matching problem and then adopt the re-exchanging idea to accomplish alignment. Compared with the traditional bipartite matching algorithm that only gives one optimal solution, our algorithm generates ranked matching results which enabled many potentials downstream tasks. Additionally, our method can adapt two different types of optimization (minimal and maximal) in the bipartite matching process, which provides more flexibility. Our evaluation shows, we each scored 0.966, 0.990, and 0.996 Hits@1 rates on the DBP15K dataset in Chinese, Japanese, and French to English alignment tasks. We outperformed the state-of-the-art method in unsupervised and semi-supervised categories. Compared with the state-of-the-art supervised method, our method outperforms 2.6% and 0.4% in Ja-En and Fr-En alignment tasks while marginally lower by 0.2% in the Zh-En alignment task.
Abstract（参考訳）: 言語間のエンティティアライメントは、異なる言語知識グラフから同じセマンティックエンティティを見つけるタスクである。本稿では,言語間エンティティアライメントのための単純かつ新しい教師なし手法を提案する。深層学習用多言語エンコーダと機械翻訳器を組み合わせて知識グラフテキストを符号化し,ラベルデータへの依存を減らす。グローバルアライメントとローカルアライメントのみを強調する従来の手法とは異なり,両アライメント戦略を同時に考慮する。まず、アライメントタスクを二部構成のマッチング問題とみなし、アライメントを達成するために再変化するアイデアを採用する。最適解のみを与える従来の二部マッチングアルゴリズムと比較して,本アルゴリズムはランク付けされたマッチング結果を生成し,多くのポテンシャルを下流タスクで実現した。さらに,2種類の最適化(最小値と最大値)を両部マッチングプロセスに適応させることで,柔軟性が向上する。評価の結果,中国語,日本語,フランス語のDBP15Kデータセットでそれぞれ0.966,0.990,0.996 Hits@1のスコアを得た。非教師なしと半教師なしのカテゴリで最先端の手法を上回った。最新の教師付き手法と比較すると,ja-en と fr-en のアライメントタスクでは2.6%,0.4%,zh-en アライメントタスクでは 0.2% 以下である。

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