論文の概要: Entity Alignment with Unlabeled Dangling Cases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10978v1
• Date: Sat, 16 Mar 2024 17:21:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 20:46:34.649878
• Title: Entity Alignment with Unlabeled Dangling Cases
• Title（参考訳）: ラベル付きダンピングケースを用いたエンティティアライメント
• Authors: Hang Yin, Dong Ding, Liyao Xiang, Yuheng He, Yihan Wu, Xinbing Wang, Chenghu Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,新しいGNNに基づくダングリング検出とエンティティアライメントフレームワークを提案する。 2つのタスクは同じGNNを共有するが、検出されたダングリングエンティティはアライメントで削除される。 このフレームワークは,表現学習における選択的近傍集約のための設計された実体と関係性注意機構によって特徴付けられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.86384156476041
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate the entity alignment problem with unlabeled dangling cases, meaning that there are entities in the source or target graph having no counterparts in the other, and those entities remain unlabeled. The problem arises when the source and target graphs are of different scales, and it is much cheaper to label the matchable pairs than the dangling entities. To solve the issue, we propose a novel GNN-based dangling detection and entity alignment framework. While the two tasks share the same GNN and are trained together, the detected dangling entities are removed in the alignment. Our framework is featured by a designed entity and relation attention mechanism for selective neighborhood aggregation in representation learning, as well as a positive-unlabeled learning loss for an unbiased estimation of dangling entities. Experimental results have shown that each component of our design contributes to the overall alignment performance which is comparable or superior to baselines, even if the baselines additionally have 30\% of the dangling entities labeled as training data.
• Abstract（参考訳）: 我々は、ラベルのないダングリングケースによるエンティティアライメントの問題について検討する。つまり、ソースグラフやターゲットグラフには、もう一方のエンティティを持たないエンティティが存在し、それらのエンティティはラベル付けされていないままである。 この問題は、ソースグラフとターゲットグラフが異なるスケールであるときに起こり、マッチ可能なペアをダングリングエンティティよりもずっと安くラベル付けることができる。 そこで本研究では,新しいGNNに基づくダングリング検出とエンティティアライメントフレームワークを提案する。 2つのタスクは同じGNNを共有し、一緒に訓練されるが、検出されたダングリングエンティティはアライメントで削除される。 本フレームワークは,表現学習における選択的近傍集約のための設計された実体と関係性注意機構と,非偏見的実体推定のための正の未ラベル学習損失を特徴とする。 実験結果から,ベースラインがトレーニングデータとしてラベル付けされたダングリングエンティティの30%を付加しても,設計の各コンポーネントがベースラインに匹敵するあるいは優越するアライメント性能に寄与することが判明した。

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