IJCAIJul, 2023

通过两方面三视角标签传播打造有效高效的时态实体对齐框架

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TL;DR本文提出了一种有效和高效的非神经网络时空知识图谱实体对齐框架 LightTEA ，用于将不同知识图之间的实体进行对齐，提升知识融合的质量和效率。实验证明，相比于现有的同类方法，该模型能够显著提高实体对齐的效果并大幅缩短运行时间。
发现论文，激发创造
  • LightEA: 基于三视图标签传播的可扩展、鲁棒和可解释的实体对齐框架

    通过对研究发现，我们在本文中提出了一种非神经网络 EA 框架 LightEA，它包含了 Random Orthogonal Label Generation，Three-view Label Propagation 和 Sparse Sinkhorn Iteration 三个组件，从而达到极佳的可伸缩性、鲁棒性和可解释性，对多个公共数据集的实验证明了其与现有最先进方法可媲美甚至更好的结果。

    Oct, 2022

  • 面向时间知识图谱的无监督实体对齐

    本文介绍了一种名为 DualMatch 的方法，这种方法在实体对齐中有效地融合了关系和时间信息，并将其转化为一种基于加权图匹配的解码器。DualMatch 具有无监督方法和能够有效捕获时间信息等优点，能够在有监督和无监督的情况下执行。实验结果表明，Dual Match 在三个真实世界的时间知识图数据集上表现优于现有的方法。

    Feb, 2023

  • 一种简单的时间信息匹配机制，用于时态知识图之间的实体对齐

    本研究提出了一种使用图神经网络和时间信息匹配机制的方法，用于在时间知识图中实现实体对齐，并且提出了自动生成无监督对齐种子的方法，经过实验证明，该方法在性能和效率方面优于以往方法。

    Sep, 2022

  • 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

  • 基于三元关注的类型增强集成三元表示用于跨语言实体对齐

    本文提出了一种名为 TTEA 的新框架，通过考虑集成三元组的特异性和实体角色特征来克服现有方法中对三元组不可分割性和实体角色多样性的关注不足，利用三元组感知注意力导出集成三元组表示，并使用三元组增强实体来建模三元组元素的角色多样性，在三个现实世界的跨语言数据集上展开的大量实验表明，本框架优于现有最先进的方法。

    May, 2023

  • EchoEA: 实体对齐中的实体和关系之间的回声信息

    本篇论文提出了一种基于 Echo 实体对齐的新框架，该框架利用 4 级自注意机制将实体信息传播到关系中并回传到实体，同时提出了属性组合双向全局过滤策略以改进引导和生成高质量训练数据，实验结果表明，此方法在三个现实跨语言数据集上的表现稳定在平均 hits@1 上达到 96%，不仅显著优于现有 GNN-based 方法，还是现有 EA 方法的通用和可转移的。

    Jul, 2021

  • ActiveEA: 神经实体对齐的主动学习

    本文提出了一种新的基于主动学习的神经实体对齐框架，通过结合结构感知不确定性抽样策略和单例识别器，以便更有效地建立 Seed Alignment，从而减少成本，并具有较好的泛化性。

    Oct, 2021

  • 自适应特征下的集体实体对齐

    本研究提出了一种基于收集性框架和稳定匹配算法来解决知识图谱中实体对齐问题的方法，并通过对比实验结果证明了其有效性和卓越性。

    Dec, 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

  • 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