論文の概要: P-NAL: an Effective and Interpretable Entity Alignment Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11968v1
• Date: Thu, 18 Apr 2024 07:55:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-19 13:01:02.036353
• Title: P-NAL: an Effective and Interpretable Entity Alignment Method
• Title（参考訳）: P-NAL: 有効かつ解釈可能なエンティティアライメント法
• Authors: Chuanhao Xu, Jingwei Cheng, Fu Zhang,
• Abstract要約: 非軸性論理(NAL)を用いた2種類の論理推論経路をキャプチャするエンティティアライメント手法であるP-NALを導入する。 P-NALは推論パスの結論を統合することで、実体と関係を反復的に整列する。 実験結果から,本手法はHits@1で最先端の手法より優れており,DBP15Kの3つのデータセットで0.98以上,教師なし設定と教師なし設定の両方で達成できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.891578523646542
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Entity alignment (EA) aims to find equivalent entities between two Knowledge Graphs. Existing embedding-based EA methods usually encode entities as embeddings, triples as embeddings' constraint and learn to align the embeddings. The structural and side information are usually utilized via embedding propagation, aggregation or interaction. However, the details of the underlying logical inference steps among the alignment process are usually omitted, resulting in inadequate inference process. In this paper, we introduce P-NAL, an entity alignment method that captures two types of logical inference paths with Non-Axiomatic Logic (NAL). Type 1 is the bridge-like inference path between to-be-aligned entity pairs, consisting of two relation/attribute triples and a similarity sentence between the other two entities. Type 2 links the entity pair by their embeddings. P-NAL iteratively aligns entities and relations by integrating the conclusions of the inference paths. Moreover, our method is logically interpretable and extensible due to the expressiveness of NAL. Our proposed method is suitable for various EA settings. Experimental results show that our method outperforms state-of-the-art methods in terms of Hits@1, achieving 0.98+ on all three datasets of DBP15K with both supervised and unsupervised settings. To our knowledge, we present the first in-depth analysis of entity alignment's basic principles from a unified logical perspective.
• Abstract（参考訳）: エンティティアライメント(EA)は、2つの知識グラフの間に等価なエンティティを見つけることを目的としている。 既存の埋め込みベースのEAメソッドは通常、エンティティを埋め込みとしてエンコードする。 構造情報と側情報は通常、埋め込み伝播、凝集、相互作用を通じて利用される。 しかしながら、アライメントプロセスの根底にある論理的推論ステップの詳細は通常省略され、不適切な推論プロセスとなる。 本稿では,非公理論理(NAL)を用いた2種類の論理推論経路をキャプチャするエンティティアライメント手法であるP-NALを紹介する。 タイプ1は2つの関係/属性の3つ組と、他の2つのエンティティ間の類似文からなる、To-be-alignedエンティティペア間のブリッジのような推論パスである。 Type 2はエンティティペアを埋め込みでリンクする。 P-NALは推論パスの結論を統合することで、実体と関係を反復的に整列する。 さらに,本手法は,NALの表現性から論理的に解釈可能であり,拡張可能である。 提案手法は各種EA設定に適している。 実験結果から,本手法はHits@1で最先端の手法より優れており,DBP15Kの3つのデータセットで0.98以上,教師なし設定と教師なし設定の両方で達成できることがわかった。 我々の知る限り、我々は統一論理的観点から、エンティティアライメントの基本原則の詳細な分析を初めて提示する。

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