論文の概要: Two Heads Are Better Than One: Integrating Knowledge from Knowledge
Graphs and Large Language Models for Entity Alignment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16960v1
- Date: Tue, 30 Jan 2024 12:41:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-31 15:05:18.487627
- Title: Two Heads Are Better Than One: Integrating Knowledge from Knowledge
Graphs and Large Language Models for Entity Alignment
- Title（参考訳）: 知識グラフとエンティティアライメントのための大規模言語モデルから知識を統合する2つの頭
- Authors: Linyao Yang and Hongyang Chen and Xiao Wang and Jing Yang and Fei-Yue
Wang and Han Liu
- Abstract要約: LLMEA(Large Language Model-enhanced Entity Alignment Framework)を提案する。
LLMEAは、知識グラフにまたがるエンティティ間の類似性を埋め込んだり、仮想の等価エンティティとの距離を編集することで、特定のエンティティの候補アライメントを識別する。
3つの公開データセットで実施された実験により、LLMEAが主要なベースラインモデルを上回ることが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.70064035432789
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Entity alignment, which is a prerequisite for creating a more comprehensive
Knowledge Graph (KG), involves pinpointing equivalent entities across disparate
KGs. Contemporary methods for entity alignment have predominantly utilized
knowledge embedding models to procure entity embeddings that encapsulate
various similarities-structural, relational, and attributive. These embeddings
are then integrated through attention-based information fusion mechanisms.
Despite this progress, effectively harnessing multifaceted information remains
challenging due to inherent heterogeneity. Moreover, while Large Language
Models (LLMs) have exhibited exceptional performance across diverse downstream
tasks by implicitly capturing entity semantics, this implicit knowledge has yet
to be exploited for entity alignment. In this study, we propose a Large
Language Model-enhanced Entity Alignment framework (LLMEA), integrating
structural knowledge from KGs with semantic knowledge from LLMs to enhance
entity alignment. Specifically, LLMEA identifies candidate alignments for a
given entity by considering both embedding similarities between entities across
KGs and edit distances to a virtual equivalent entity. It then engages an LLM
iteratively, posing multiple multi-choice questions to draw upon the LLM's
inference capability. The final prediction of the equivalent entity is derived
from the LLM's output. Experiments conducted on three public datasets reveal
that LLMEA surpasses leading baseline models. Additional ablation studies
underscore the efficacy of our proposed framework.
- Abstract（参考訳）: エンティティアライメントは、より包括的な知識グラフ(kg)を作成するための前提条件であり、異なるkg間で同等のエンティティを特定できる。
エンティティアライメントのための現代の手法は、様々な類似性(構造的、リレーショナル、帰属的)をカプセル化したエンティティ埋め込みに知識埋め込みモデルを主に利用してきた。
これらの埋め込みは、注意に基づく情報融合機構を通じて統合される。
この進歩にもかかわらず、本質的に異質性のため、効果的に多面的情報を活用することは困難である。
さらに、LLM(Large Language Models)は、エンティティのセマンティクスを暗黙的にキャプチャすることで、さまざまな下流タスクにまたがる例外的なパフォーマンスを示したが、この暗黙の知識は、エンティティのアライメントにはまだ利用されていない。
本研究では,Large Language Model-enhanced Entity Alignment framework (LLMEA)を提案する。
具体的には、LLMEAは、あるエンティティの候補アライメントを、KG間でのエンティティ間の類似性を埋め込むことと、仮想等価エンティティへの編集距離の両方を考慮して特定する。
その後、LLMを反復的に実行し、複数の選択質問を行い、LLMの推論能力を引き出す。
等価実体の最終的な予測は LLM の出力から導かれる。
3つの公開データセットで実施された実験により、LLMEAが主要なベースラインモデルを上回ることが判明した。
追加のアブレーション研究は,提案フレームワークの有効性を裏付けるものである。
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