論文の概要: Unsupervised Robust Cross-Lingual Entity Alignment via Neighbor Triple Matching with Entity and Relation Texts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15588v2
- Date: Thu, 15 Aug 2024 14:52:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-16 17:56:52.402010
- Title: Unsupervised Robust Cross-Lingual Entity Alignment via Neighbor Triple Matching with Entity and Relation Texts
- Title（参考訳）: 隣接3重マッチングによる教師なしロバスト言語間エンティティアライメントとエンティティと関係テキスト
- Authors: Soojin Yoon, Sungho Ko, Tongyoung Kim, SeongKu Kang, Jinyoung Yeo, Dongha Lee,
- Abstract要約: 言語間エンティティアライメント(EA)は、異なる言語間での複数の知識グラフ(KG)の統合を可能にする。
近隣の3重マッチング戦略により、エンティティレベルとリレーレベルアライメントを共同で実行するEAパイプライン。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.477542644785483
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cross-lingual entity alignment (EA) enables the integration of multiple knowledge graphs (KGs) across different languages, providing users with seamless access to diverse and comprehensive knowledge. Existing methods, mostly supervised, face challenges in obtaining labeled entity pairs. To address this, recent studies have shifted towards self-supervised and unsupervised frameworks. Despite their effectiveness, these approaches have limitations: (1) Relation passing: mainly focusing on the entity while neglecting the semantic information of relations, (2) Isomorphic assumption: assuming isomorphism between source and target graphs, which leads to noise and reduced alignment accuracy, and (3) Noise vulnerability: susceptible to noise in the textual features, especially when encountering inconsistent translations or Out-Of-Vocabulary (OOV) problems. In this paper, we propose ERAlign, an unsupervised and robust cross-lingual EA pipeline that jointly performs Entity-level and Relation-level Alignment by neighbor triple matching strategy using semantic textual features of relations and entities. Its refinement step iteratively enhances results by fusing entity-level and relation-level alignments based on neighbor triple matching. The additional verification step examines the entities' neighbor triples as the linearized text. This Align-then-Verify pipeline rigorously assesses alignment results, achieving near-perfect alignment even in the presence of noisy textual features of entities. Our extensive experiments demonstrate that the robustness and general applicability of ERAlign improved the accuracy and effectiveness of EA tasks, contributing significantly to knowledge-oriented applications.
- Abstract（参考訳）: 言語間のエンティティアライメント(EA)は、さまざまな言語にまたがる複数の知識グラフ(KG)の統合を可能にする。
既存の手法は、主に教師付きであり、ラベル付きエンティティペアを得る際の課題に直面している。
この問題に対処するため、近年の研究は自己監督型および非教師型フレームワークへと移行している。
それらの効果にもかかわらず、これらのアプローチには限界がある:(1)関係パス:主に関係のセマンティックな情報を無視しながら実体にフォーカスする、(2)同型仮定:ソースグラフとターゲットグラフの間の同型性を仮定し、ノイズとアライメント精度を低下させる、(3)ノイズ脆弱性:テキストの特徴、特に一貫性のない翻訳や外接語彙(OOV)問題に遭遇する場合のノイズに感受性を持つ。
本稿では,ERAlignを提案する。ERAlignは,エンティティレベルとリレーショナルレベルのアライメントを,関係とエンティティのセマンティックテキスト特徴を用いた近隣の3重マッチング戦略によって共同で行う,教師なしかつ堅牢なクロスランガルなEAパイプラインである。
その洗練ステップは、隣り合う三重マッチングに基づいて、エンティティレベルとリレーレベルアライメントを融合することによって、結果を反復的に強化する。
追加の検証ステップでは、エンティティの隣の三重項を線形化テキストとして検証する。
このAlign-then-Verifyパイプラインは、エンティティのノイズの多いテキストの特徴がある場合でも、アライメント結果を厳格に評価し、ほぼ完璧なアライメントを実現する。
我々は,ERAlignの堅牢性と汎用性がEAタスクの精度と有効性を向上し,知識指向のアプリケーションに大きく貢献することを示した。
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