Vi studerar problemet med inbäddning-baserad enhet anpassning mellan kunskapsgrafer (KG). Tidigare arbeten fokuserar främst på relationsstrukturen hos enheter. Vissa innehåller också en annan typ av egenskaper, till exempel attribut, för förfining. En stor del av företagets funktioner är dock fortfarande outforskade eller behandlas inte lika tillsammans, vilket försämrar noggrannheten och robustheten i inbäddande-baserad enhetsanpassning. I detta dokument föreslår vi en ny ram som förenar flera åsikter om enheter för att lära sig inbäddningar för anpassning av enheter. Specifikt bäddar vi in enheter baserat på åsikter om enhetsnamn, relationer och attribut, med flera kombinationsstrategier. Dessutom utformar vi några kors-KG-slutmetoder för att förbättra anpassningen mellan två KG. Våra experiment om verkliga datauppsättningar visar att det föreslagna ramverket avsevärt överträffar de state-of-the-art inbäddande metoderna för enhetsanpassning. De valda vyerna, kors-KG-slutsatserna och kombinationsstrategierna bidrar alla till prestationsförbättringen.
I REF föreslås en ram för inbäddning av KG i flera syner, där man lär sig att enheten inbäddar sig i tre syner av KG, dvs. synen på enhetsnamn, relationer och attribut.
Multi-view Knowledge Graph Embedding for Entity Alignment
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}