IJCAIJun, 2018

为跨语言实体对齐双向训练知识图谱嵌入和实体描述嵌入

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TL;DR本文研究利用基于嵌入的方法，利用多语言知识图谱上实体的文字描述，通过共训两种嵌入模型，即一个多语言知识图谱嵌入模型和一个多语言文字描述嵌入模型，进行半监督学习。实验结果表明，该方法在实体对齐任务中的性能随共训迭代而提高，最终明显优于之前的方法。此外，该方法具有零样本实体对齐和跨语言知识图谱完成的良好能力。
发现论文，激发创造
  • 跨语言实体对齐与多方面信息

    本文研究使用基于嵌入的方法将不同语言的实体编码到同一向量空间中，并提出使用预训练的多语言 BERT 模型来融合各个语言中的实体描述，以寻找源语言和目标语言之间相应实体的方法。结果表明，该方法在两个基准数据集上明显优于现有系统。

    Oct, 2019

  • 基于图匹配神经网络的跨语言知识图谱对齐

    该论文将主题实体图引入跨语言知识图谱对齐，通过图匹配和基于图注意力的模型来进行相似实体的匹配，实验证明该方法比现有的方法表现更好。

    May, 2019

  • 跨语言知识对齐的多语言知识图谱嵌入

    本文提出了一种基于翻译模型的多语言知识图谱嵌入方法 MTransE 来实现跨语言的知识对齐，并采用不同的转化技术和损失函数来生成五种模型，实验证明该方法在跨语言实体匹配和三元组对齐方面取得了很好的效果。

    Nov, 2016

  • 具有偶然监督的跨语言实体对齐

    本研究提出了一种名为 JEANS 的 incidentally supervised 模型，该模型联合表示多语言知识图谱和文本语料库，并通过文本提供一定程度的监督信号来改进实体对齐任务。实验结果表明，JEANS 在实体对齐方面具有较好的性能，且显著优于仅依赖于知识图谱内部信息的现有方法。

    May, 2020

  • 多视角知识图谱嵌入用于实体对齐

    本研究提出一种新颖的框架，通过利用实体的多个视角来学习实体嵌入，从而增强知识图谱之间的嵌入式实体对齐，并在真实数据集上验证实验证明，该框架显著优于现有的嵌入式实体对齐方法。

    Jun, 2019

  • 联合学习实体和关系表示用于实体对齐

    本文提出了一种使用图卷积神经网络（GCN）学习实体和关系表示的新颖联合学习框架，以改善实体对齐，并证明利用有用的关系表示来协助实体对齐是一种简单而有效的方法。通过在三个真实的跨语言数据集上进行的实验表明，我们的方法显著优于现有的实体对齐方法。

    Sep, 2019

  • 跨语言知识图谱实体标签映射的统计和神经方法

    本研究探讨使用单词和句子对齐技术以及匹配算法来对来自特定多个语言的 Wikidata 实体标签进行对齐，并展示使用该技术能显着提高信息一致性的 F1 得分，尤其是使用句子嵌入技术的方法，这将可以用于机器翻译等领域。

    Jun, 2022

  • 通过共蒸馏学习进行知识图谱嵌入

    本文提出了一种称为 CoLE 的 Co - 蒸馏学习方法用于知识图谱嵌入，并在基准数据集上的实验表明，该方法优于现有的嵌入模型，提高了知识图谱嵌入的最新技术水平。

    Aug, 2022

  • 实体对齐的知识图谱嵌入方法：实验评述

    本文通过进行第一次统计学分析，对知识图谱中利用嵌入方法进行的实体对齐的流行方法进行了评估，并根据其在不同性能度量和知识图谱特征方面的有效性将其排名。

    Mar, 2022

  • 双管齐下：将知识图谱和大型语言模型的知识融合用于实体对齐

    该研究提出了一种基于大型语言模型增强的实体对齐框架（LLMEA），将知识图谱的结构知识与大型语言模型的语义知识相结合，以提升实体对齐的效果。实验结果表明，LLMEA 优于其他基线模型，进一步剖析试验证实了我们提出框架的效能。

    Jan, 2024