論文の概要: Gradient Flow of Energy: A General and Efficient Approach for Entity Alignment Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12798v1
• Date: Tue, 23 Jan 2024 14:31:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-24 15:17:42.176429
• Title: Gradient Flow of Energy: A General and Efficient Approach for Entity Alignment Decoding
• Title（参考訳）: エネルギーの勾配流:エンティティアライメント復号のための汎用的かつ効率的なアプローチ
• Authors: Yuanyi Wang, Haifeng Sun, Jingyu Wang, Qi Qi, Shaoling Sun and Jianxin Liao
• Abstract要約: 我々は,エンティティの埋め込みのみに依存する,新しい,一般化された,効率的なデコーディング手法をEAに導入する。 本手法はディリクレエネルギーを最小化してデコード処理を最適化し,グラフ内の勾配流を誘導し,グラフのホモフィリーを促進させる。 特に、この手法は6秒未満の計算時間でこれらの進歩を達成し、将来のEA手法の効率性と適応性に関する新しいベンチマークを確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.081103931740277
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Entity alignment (EA), a pivotal process in integrating multi-source Knowledge Graphs (KGs), seeks to identify equivalent entity pairs across these graphs. Most existing approaches regard EA as a graph representation learning task, concentrating on enhancing graph encoders. However, the decoding process in EA - essential for effective operation and alignment accuracy - has received limited attention and remains tailored to specific datasets and model architectures, necessitating both entity and additional explicit relation embeddings. This specificity limits its applicability, particularly in GNN-based models. To address this gap, we introduce a novel, generalized, and efficient decoding approach for EA, relying solely on entity embeddings. Our method optimizes the decoding process by minimizing Dirichlet energy, leading to the gradient flow within the graph, to promote graph homophily. The discretization of the gradient flow produces a fast and scalable approach, termed Triple Feature Propagation (TFP). TFP innovatively channels gradient flow through three views: entity-to-entity, entity-to-relation, and relation-to-entity. This generalized gradient flow enables TFP to harness the multi-view structural information of KGs. Rigorous experimentation on diverse real-world datasets demonstrates that our approach significantly enhances various EA methods. Notably, the approach achieves these advancements with less than 6 seconds of additional computational time, establishing a new benchmark in efficiency and adaptability for future EA methods.
• Abstract（参考訳）: マルチソース知識グラフ(KG)を統合する上で重要なプロセスであるエンティティアライメント(EA)は、これらのグラフ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指している。 既存のアプローチの多くは、EAをグラフ表現学習タスクとみなし、グラフエンコーダの拡張に集中している。 しかし、EAにおけるデコーディングプロセス(効果的な操作とアライメントの正確性に不可欠なもの)は、限定的な注目を集めており、特定のデータセットやモデルアーキテクチャに合わせて、エンティティと追加の明示的な関係埋め込みが必要である。 この特異性は、特にGNNベースのモデルにおける適用性を制限する。 このギャップに対処するために、私たちはエンティティの埋め込みのみに依存する、新しい、一般化され、効率的なEAデコーディングアプローチを導入します。 本手法はディリクレエネルギーを最小化してデコード処理を最適化し,グラフ内の勾配流を導出し,グラフのホモフィリー化を促進する。 勾配流の離散化は、Triple Feature Propagation (TFP)と呼ばれる高速でスケーラブルなアプローチを生み出す。 tfpは革新的に、entity-to-entity、entity-to-relation、relation-to-entityの3つのビューを通して勾配フローを流れる。 この一般的な勾配流れにより、tfpはkgsの多視点構造情報を活用することができる。 多様な実世界のデータセットに対する厳密な実験は、我々のアプローチが様々なEA手法を著しく強化することを示す。 特に、このアプローチは6秒未満の計算時間でこれらの進歩を達成し、将来のEA手法の効率性と適応性の新しいベンチマークを確立する。

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