Previous cross-lingual knowledge graph (KG) anpassningsstudier bygger på enhet inbäddningar som härrör endast från enspråkig KG strukturell information, som kan misslyckas med att matcha enheter som har olika fakta i två KG. I detta dokument introducerar vi ämnesenhetsgrafen, en lokal delgraf över en enhet, för att representera enheter med deras kontextuella information i KG. Ur denna synvinkel kan KB-anpassningsuppgiften formuleras som ett problem med grafmatchning; och vi föreslår vidare en graf-attention-baserad lösning, som först matchar alla enheter i två ämnesenhetsgrafer, och sedan tillsammans modellera den lokala matchningsinformationen för att härleda en grafnivåmatchande vektor. Experiment visar att vår modell överträffar tidigare hjärtetillståndsmetoder med stor marginal.
Till skillnad från de tidigare metoderna som använder företaget inbäddar för att matcha enheter, formulerar pappersreferensdokumentet uppgiften att enhet matchar som ett diagram som matchar problem mellan de ämnesenhetsgrafer.
Cross-lingual Knowledge Graph Alignment via Graph Matching Neural Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}