Aug, 2021
实体对齐中是否需要负样本?一种高性能、可扩展性和健壮性的方法
Are Negative Samples Necessary in Entity Alignment? An Approach with High Performance, Scalability and Robustness
Xin Mao, Wenting Wang, Yuanbin Wu, Man Lan
TL;DR该研究提出了一种新的实体对齐方法,包含三个新组件:简化的图编码器,对称的无负样本对齐损失和增量式半监督学习。实验证明该方法不仅在性能上超越了现有技术,而且具有出色的可扩展性和鲁棒性。