IJCAIAug, 2019

异构知识图谱的关系感知实体对齐

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TL;DR本文提出一种基于关系感知的双图卷积神经网络（RDGCN），以通过知识图谱和其双重关系相互作用来整合关系信息，并进一步捕获邻近结构以学习更好的实体表示，以获取更好且更有效的跨语言实体对齐结果。
entity alignmentknowledge graphembedding-based methodsrelation-aware dual-graph convolutional network (rdgcn)multi-relational kgs
发现论文，激发创造
  • 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

  • 关系知识蒸馏下联合学习知识嵌入和邻域一致性以实现实体对齐

    本文提出了一种基于图卷积神经网络和知识蒸馏的实体对齐模型以解决关系语义信息利用不充分的问题，并通过实验验证了其有效性。

    Jan, 2022

  • RAGA: 基于关系感知的图注意力网络用于全局实体对齐

    该论文提出了一种新颖的基于关系感知图注意力网络的框架，旨在捕捉实体和关系之间的交互，并通过全局对齐算法生成一个细粒度相似性矩阵，以实现多个知识图之间的实体对齐任务，实验结果表明，该框架的性能超过了现有的最先进方法。

    Mar, 2021

  • 多语言知识图谱补全的关系和实体对齐

    ALIGNKGC 是一种用于训练多语言知识图谱（Knowledge Graph）完成、实体对齐和关系对齐模型的方法，旨在优化三种损失。使用 DBPedia 数据集进行实验，并与单一 KGC 模型、不使用对齐的 KGC 模型进行比较，结果表明 ALIGNKGC 在这三种任务上的表现均得到了改善。

    Apr, 2021

  • 关系反射实体对齐

    本论文提出了一种统一的框架，Shape-Builder & Alignment，用于解释实体对齐问题中存在的多种现象，并针对这些现象提出了两个理想的转换操作标准。此外，论文还提出了一种更为高效的 GNNs-Based 方法，Relational Reflection Entity Alignment，其利用关系反射变换为每个实体获取关系特定的嵌入，实验结果表明，该方法在真实世界的数据集上显著优于最先进的方法，Hits@1 超过了 5.8%-10.9%。

    Aug, 2020

  • 面向实体对齐的关系感知邻域匹配模型

    本文提出了一种新的关系感知邻域匹配模型 (RNM)，通过匹配邻域和探索有用的信息来增强实体对齐，并利用半监督方法设计了一个迭代框架来利用实体对齐和关系对齐之间的正面互动，实验结果表明，RNM 模型的性能优于现有的最先进方法。

    Dec, 2020

  • 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

  • 基于子图网络的跨语言知识图谱实体对齐

    介绍将子图网络方法引入 GCN 模型用于跨语言知识图谱实体对齐任务，并在实验中证明该方法优于现有 GCN 方法。

    May, 2022

  • 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

  • 时间感知图神经网络用于时态知识图之间的实体对齐

    本文研究子问题 - 在时间性知识图之间进行实体对齐，提出了一种基于图神经网络的时态感知实体对齐方法。实验证明，该方法在多个实际应用场景中明显优于现有技术。

    Mar, 2022