Enhetsanpassning är uppgiften att koppla samman enheter med samma verkliga identitet från olika kunskapsgrafer (KG), som nyligen dominerats av inbäddade metoder. Sådana metoder fungerar genom att lära sig KG-representationer så att entitetsanpassning kan utföras genom att mäta likheterna mellan entitetsinbäddningar. Även lovande, tidigare arbeten inom området ofta misslyckas med att korrekt fånga komplex relationsinformation som vanligtvis finns i multi-relationella KGs, lämnar mycket utrymme för förbättringar. I detta dokument föreslår vi en roman Relation-aware Dual-Graph Convolutional Network (RDGCN) för att införliva relationsinformation via uppmärksam interaktion mellan kunskapsgrafen och dess dubbla relationsmotsvarighet, och ytterligare fånga angränsande strukturer för att lära sig bättre enhetsrepresentationer. Experiment på tre tvärspråkiga dataset i verkligheten visar att vår strategi ger bättre och mer robusta resultat över de senaste anpassningsmetoderna genom att lära sig bättre KG-representationer.
Wu och Al. REF lade fram ett nytt relationsmedvetet konvolutionsnätverk med dubbla diagram för att införliva relationsinformation genom uppmärksamma interaktioner mellan KG och dess motsvarighet med dubbla relationer.
Relation-Aware Entity Alignment for Heterogeneous Knowledge Graphs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}