Inbäddning-baserad enhet anpassning representerar olika kunskapsgrafer (KG) som lågdimensionella inbäddningar och finner enhet anpassning genom att mäta likheterna mellan enhet inbäddningar. Befintliga strategier har dock gett lovande resultat, men de utmanas fortfarande av bristen på tillräcklig föregående anpassning som märkta utbildningsdata. I detta dokument föreslår vi en "boottrapping approach" för att inbädda-baserad enhet anpassning. Den identifierar iterativt sannolik enhetsanpassning som utbildningsdata för att lära sig anpassningsorienterade KG-inbäddningar. Dessutom använder man en anpassningsredigeringsmetod för att minska felackumuleringen under iterationer. Våra experiment om verkliga datauppsättningar visade att det föreslagna tillvägagångssättet betydligt överträffade de toppmoderna inbäddningsbaserade metoderna för enhetsanpassning. Den föreslagna anpassningsorienterade KG-inbäddningsprocessen, bootstrappningsprocessen och anpassningsredigeringsmetoden bidrog alla till prestandaförbättringen.
År 2018, Sun et al. I REF föreslogs en bootstrap-metod baserad på inbäddad enhetsanpassning (BootEA), som iterativt markerar möjliga enhetsanpassningar som utbildningsdata för att lära sig anpassningsorienterad KG inbäddning.
Bootstrapping Entity Alignment with Knowledge Graph Embedding
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}