ACLMay, 2023

一种聚合 Gromov-Wasserstein 框架用于无监督知识图谱实体对齐

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TL;DR本文提出了一种使用融合的 Gromov-Wasserstein（FGW）距离的无监督实体对齐框架（FGWEA），通过全面比较实体语义和知识图谱结构，并配合三阶段渐进式优化算法进行计算，实验结果显示其在 14 个不同知识图谱和 5 种语言领域中胜过了 21 个基线算法，包括领先的监督实体对齐方法。
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发现论文，激发创造
  • 面向开放世界的实体对齐：一种无监督方法

    本文提出了一种无监督框架，用于在开放世界中进行实体对齐。该框架挖掘了知识图谱的旁路信息，过滤掉无法匹配的实体，通过渐进式学习框架不断改进结构嵌入，从而提升对齐质量，同时不需要标记数据。

    Jan, 2021

  • 知识图谱合并、分割和嵌入实现大规模实体对齐

    本文提出了一种可扩展的基于 GNN 的实体对齐方法，通过三个视角减少子图嵌入中的结构和对齐损失，并在实验中证实了该方法的有效性。

    Aug, 2022

  • 从对齐到分配：令人沮丧地简单的无监督实体对齐

    通过将跨语言实体对齐问题转化为分配问题，我们提出了一种无需神经网络的令人沮丧的简单但有效的无监督实体对齐方法 (SEU)，在所有公共数据集上甚至击败了先进的监督方法，并具有高效性、可解释性和稳定性。

    Sep, 2021

  • 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

  • 探索图结构信息用于带悬挂节点案例的实体对齐

    本文提出了一种新的实体对齐框架，使用基于图结构的弱优化的图对比学习算法和 PageRank 算法，结合两个学习目标：对比学习和最优传输学习，以利用实体之间的结构相似性来解决具有悬挂实体的实体对齐问题。实验结果表明这种方法在处理传统（宽松）和悬挂（聚合）实体对齐情况时，比当前最先进的基于纯结构信息的方法具有更好的性能。

    Apr, 2023

  • 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

  • 通过图增强改进知识图谱实体对齐

    本篇论文提出了一种基于图增强的新颖实体对齐方法 GAEA，结合实体 - 关系编码器和图扩充的方法来消除 KG 的结构异质性，进一步提高模型的对齐效果。

    Apr, 2023

  • 基于嵌入式实体对齐的知识图谱基准研究

    本文介绍了实体对齐的新方法 ——embedding-based. 通过调查 23 种不同的 entity alignment 方法，我们提出了一种新的 KG 采样算法，并生成了不同的异质性和分布的基准数据集来进行评估。通过开源库测试了其中 12 种代表性的 entity alignment 方法，讨论了它们的优点和局限性。同时，我们进行了探索性实验，并报告了未来研究的初步结果。

    Mar, 2020

  • 概率推理和语义嵌入实现的无监督知识图谱对齐

    本文提出了一个基于概率推理和语义嵌入的迭代框架 PRASE，它将知识图嵌入和推理相结合，通过实体映射学习知识图嵌入，并在推理系统 PARIS 中反馈实体映射和嵌入，其在多个数据集上表现出了最先进的性能。

    May, 2021

  • 异构知识图谱上基于 GNN 的实体对齐：新数据集和新方法的反思

    本论文通过构建与真实场景相似的高度异质化知识图谱 (HHKG)，并对现有的图神经网络 (GNNs) 实体对齐方法进行实验，发现 GNNs 不能充分利用 HKKG 的结构信息，导致性能不佳。最后，介绍一种简单有效的方法 (Simple-HHEA)，实验结果表明该方法在 HHKG 数据集上的表现优于之前的模型。

    Apr, 2023