Flerspråkigt kunskapsdiagram (KG) ger latenta semantiska representationer av enheter och strukturerad kunskap med tvärspråkiga slutsatser, som gynnar olika kunskapsdrivna tvärspråkiga NLP-uppgifter. Att lära sig sådana gränsöverskridande slutsatser hindras dock vanligtvis av den låga täckningen av entitetsanpassning i många KG. Eftersom många flerspråkiga KG också ger bokstavliga beskrivningar av enheter, i detta dokument, introducerar vi ett inbäddande-baserat tillvägagångssätt som utnyttjar en svagt likriktad flerspråkig KG för halvövervakad tvärspråkigt lärande med hjälp av enhetsbeskrivningar. Vårt tillvägagångssätt utför gemensam utbildning av två inbäddade modeller, d.v.s. En flerspråkig KG-inbäddningsmodell och en flerspråkig ordagrann beskrivning av inbäddningsmodell. Modellerna tränas på ett stort Wikipedia-baserat trespråkigt dataset där de flesta enhetsanpassningar är okända för träning. Experimentella resultat visar att det föreslagna tillvägagångssättet för anpassning av enheter förbättras vid varje iteration av samutbildning, och så småningom når ett stadium där det avsevärt överträffar tidigare tillvägagångssätt. Vi visar också att vår strategi har lovande förmågor för noll-shot enhet anpassning, och tvärspråkig KG slutförande.
REF utformade en medutbildningsalgoritm för att växelvis lära sig flerspråkiga enheter och beskriva inbäddningar.
Co-training Embeddings of Knowledge Graphs and Entity Descriptions for Cross-lingual Entity Alignment
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}