Flerspråkiga kunskapsgrafer (KG) såsom DBpedia och YAGO innehåller strukturerade kunskaper om enheter på flera olika språk, och de är användbara resurser för flerspråkiga AI- och NLP-tillämpningar. Den tvärspråkiga KG-anpassningen är uppgiften att matcha enheter med deras motsvarigheter på olika språk, vilket är ett viktigt sätt att berika de tvärspråkiga länkarna i flerspråkiga KG. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt för tvärspråkig KG-anpassning via diagramkonvolutionella nätverk (GCN). Med tanke på en uppsättning pre-aligned enheter, vår strategi tränar GCNs att inbädda enheter av varje språk i en enhetlig vektor utrymme. Enhetsanpassningar upptäcks baserat på avstånden mellan enheter i inbäddningsutrymmet. Inbäddningar kan läras från både strukturella och attribut information om enheter, och resultaten av struktur inbäddning och attribut inbäddning kombineras för att få korrekta justeringar. I experimenten för att anpassa verkliga flerspråkiga KGs, vår strategi får den bästa prestandan jämfört med andra inbäddande-baserade KG anpassningsstrategier.
REF tillämpade GCN med den konnektivitetsmatris som definieras om relationer för att bädda in enheter från flerspråkiga KG i ett enhetligt lågdimensionellt utrymme.
Cross-lingual Knowledge Graph Alignment via Graph Convolutional Networks
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}