論文の概要: Universal Multi-modal Entity Alignment via Iteratively Fusing Modality Similarity Paths

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05364v1
• Date: Tue, 10 Oct 2023 02:30:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 08:10:19.610687
• Title: Universal Multi-modal Entity Alignment via Iteratively Fusing Modality Similarity Paths
• Title（参考訳）: 反復Fusing Modality similarity Pathsによるユニバーサルマルチモーダルエンティティアライメント
• Authors: Bolin Zhu, Xiaoze Liu, Xin Mao, Zhuo Chen, Lingbing Guo, Tao Gui, Qi Zhang
• Abstract要約: 複数の知識グラフ(KG)から等価実体対を同定するPathFusionを提案する。 PathFusionは、MSPとIRFの2つの主要コンポーネントで構成されている。 実世界のデータセットに対する実験結果は、最先端の手法よりもPathFusionの方が優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.96635011078095
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The objective of Entity Alignment (EA) is to identify equivalent entity pairs from multiple Knowledge Graphs (KGs) and create a more comprehensive and unified KG. The majority of EA methods have primarily focused on the structural modality of KGs, lacking exploration of multi-modal information. A few multi-modal EA methods have made good attempts in this field. Still, they have two shortcomings: (1) inconsistent and inefficient modality modeling that designs complex and distinct models for each modality; (2) ineffective modality fusion due to the heterogeneous nature of modalities in EA. To tackle these challenges, we propose PathFusion, consisting of two main components: (1) MSP, a unified modeling approach that simplifies the alignment process by constructing paths connecting entities and modality nodes to represent multiple modalities; (2) IRF, an iterative fusion method that effectively combines information from different modalities using the path as an information carrier. Experimental results on real-world datasets demonstrate the superiority of PathFusion over state-of-the-art methods, with 22.4%-28.9% absolute improvement on Hits@1, and 0.194-0.245 absolute improvement on MRR.
• Abstract（参考訳）: エンティティアライメント(EA)の目的は、複数の知識グラフ(KG)から同等のエンティティペアを特定し、より包括的で統一されたKGを作成することである。 EA法の大部分はKGの構造的モダリティに重点を置いており、マルチモーダル情報の探索は行っていない。 いくつかのマルチモーダルEA手法がこの分野で良い試みをしている。 それでも、2つの欠点がある:(1)モダリティごとに複雑で異なるモデルを設計する一貫性のない非効率なモダリティモデリング、(2)EAにおけるモダリティの不均一性に起因する非効率なモダリティ融合。 これらの課題に対処するため,(1) MSP, エンティティとモダリティノードを接続して複数のモダリティを表現する経路を構築することでアライメントプロセスを単純化する統一モデリング手法, (2) IRF, 様々なモダリティからの情報を情報担体として効果的に結合する反復融合手法の2つの主要なコンポーネントからなるPathFusionを提案する。 実世界のデータセットにおける実験結果は、hit@1で22.4%-28.9%、mrで0.194-0.245、最先端法よりもパスフュージョンが優れていることを示している。

関連論文リスト

• Efficient and Effective Weight-Ensembling Mixture of Experts for Multi-Task Model Merging [111.8456671452411]
  マルチタスク学習(MTL)は、共有モデルを利用して複数のタスクを遂行し、知識伝達を促進する。 マルチタスクモデル統合のためのウェイトエンセブリング・ミックス・オブ・エキスパート(WEMoE)手法を提案する。 WEMoEとE-WEMoEは, MTL性能, 一般化, 堅牢性の観点から, 最先端(SOTA)モデルマージ法より優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T07:16:31Z)
• NativE: Multi-modal Knowledge Graph Completion in the Wild [51.80447197290866]
  本研究では,MMKGCを実現するための包括的フレームワークNativEを提案する。 NativEは、任意のモダリティに対して適応的な融合を可能にするリレーショナル誘導デュアルアダプティブフュージョンモジュールを提案する。 提案手法を評価するために,5つのデータセットを用いたWildKGCという新しいベンチマークを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-28T03:04:00Z)
• Unified Multi-modal Unsupervised Representation Learning for Skeleton-based Action Understanding [62.70450216120704]
  教師なしの事前訓練は骨格に基づく行動理解において大きな成功を収めた。 我々はUmURLと呼ばれる統一マルチモーダル非教師なし表現学習フレームワークを提案する。 UmURLは効率的な早期融合戦略を利用して、マルチモーダル機能を単一ストリームで共同でエンコードする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-06T13:56:57Z)
• MEAformer: Multi-modal Entity Alignment Transformer for Meta Modality Hybrid [40.745848169903105]
  マルチモーダル・エンティティ・アライメント(MMEA)は、異なる知識グラフにまたがる同一のエンティティを発見することを目的としている。 MMEAアルゴリズムはマルチモーダル実体表現のためのKGレベルのモダリティ融合戦略に依存している。 本稿ではメタモダリティハイブリッドのためのマルチモーダルエンティティアライメントトランスであるMEAformerを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-29T20:49:58Z)
• Multi-modal Contrastive Representation Learning for Entity Alignment [57.92705405276161]
  マルチモーダルなエンティティアライメントは、2つの異なるマルチモーダルな知識グラフ間で等価なエンティティを識別することを目的としている。 マルチモーダルコントラスト学習に基づくエンティティアライメントモデルであるMCLEAを提案する。 特に、MCLEAはまず複数のモダリティから複数の個別表現を学習し、その後、モダリティ内およびモダリティ間相互作用を共同でモデル化するコントラスト学習を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-02T08:59:57Z)
• Efficient Multimodal Transformer with Dual-Level Feature Restoration for Robust Multimodal Sentiment Analysis [47.29528724322795]
  マルチモーダルセンシング分析(MSA)が近年注目を集めている。 著しい進歩にもかかわらず、堅牢なMSAへの道にはまだ2つの大きな課題がある。 デュアルレベル特徴回復 (EMT-DLFR) を用いた高効率マルチモーダル変圧器 (Efficient Multimodal Transformer) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-16T08:02:30Z)
• Improving Multimodal fusion via Mutual Dependency Maximisation [5.73995120847626]
  マルチモーダル・感情分析は研究のトレンドとなっている分野であり、マルチモーダル・フュージョンは最も活発なトピックの1つである。 本研究では,未探索の罰則を調査し,モダリティ間の依存性を測定するための新たな目的セットを提案する。 我々は、我々の新しい罰則が様々な最先端モデルに対して一貫した改善(正確性で最大4.3ドル)をもたらすことを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-31T06:26:26Z)
• Bi-Bimodal Modality Fusion for Correlation-Controlled Multimodal Sentiment Analysis [96.46952672172021]
  Bi-Bimodal Fusion Network (BBFN) は、2対のモダリティ表現で融合を行う新しいエンドツーエンドネットワークである。 モデルは、モダリティ間の既知の情報不均衡により、2つのバイモーダルペアを入力として取る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-28T23:33:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。