一种简化且可学习的图卷积注意力网络用于无监督知识图谱对齐
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究针对现有无监督实体对齐方法存在的建模复杂性和效果与实用性之间的平衡问题,提出了一种简化且可学习的图卷积注意力网络(SLU)。通过引入新的框架LCAT和有效的关系结构重建方法,SLU在不同数据集上的实验结果显示,其对齐精度显著提高,超过了25种监督和无监督方法,在最佳情况下Hits@1提高了6.4%。
实体对齐是整合多源知识图谱的关键。我们提出了一种高效的解码方法Triple Feature Propagation(TFP),通过最小化狄利克雷能量来优化解码过程,利用多视图结构信息提升图的相似性。实验显示,TFP显著改进了实体对齐方法,并在不到6秒的额外计算时间内实现了这些改进,为未来方法的效率和适应性设立了新基准。