エンティティアラインメントのための近傍マッチングネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Wu Yuting; Liu Xiao; Feng Yansong; Wang Zheng; Zhao Dongyan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202651630394 整理番号：22P0146021

エンティティアラインメントのための近傍マッチングネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Neighborhood Matching Network for Entity Alignment

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発行年： 2020年05月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年05月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

知識グラフ間の構造不均一性は,エンティティアラインメントのための優れた課題である。本論文では,構造的不均一性課題に取り組むための,新しいエンティティアラインメントフレームワークである近傍マッチングネットワーク(NMN)を提案した。NMNは,トポロジー構造と近隣差の両方を捕捉するエンティティ間の類似性を推定する。それは,エンティティアラインメントのためのより良い学習表現のための2つの革新的構成要素を提供する。それは,最初に,各エンティティのための識別近傍を蒸留するために,新しいグラフサンプリング法を使用する。次に,交差グラフ近傍マッチングモジュールを採用して,与えられたエンティティペアの近傍差を共同符号化した。このような戦略は,NMNがマッチング指向エンティティ表現を効果的に構築することを可能にし,一方,アラインメントタスクにマイナスの影響を持つ雑音の多い近傍を無視する。3つのエンティティアラインメントデータセットに関して実行した大規模な実験は,NMNが,より強靭な事例における近傍類似性を良好に推定することができ,そして,著しく12の以前の最先端の方法より優れていることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能 , ドキュメンテーション , システム・制御理論一般 , 検索技術 , データベースシステム

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