Entity alignment is a viable means for integrating heterogeneous knowledge among different knowledge graphs (KGs). Recent developments in the field often take an embedding-based approach to model the structural information of KGs so that entity alignment can be easily performed in the embedding space. However, most existing works do not explicitly utilize useful relation representations to assist in entity alignment, which, as we will show in the paper, is a simple yet effective way for improving entity alignment. This paper presents a novel joint learning framework for entity alignment. At the core of our approach is a Graph Convolutional Network (GCN) based framework for learning both entity and relation representations. Rather than relying on pre-aligned relation seeds to learn relation representations, we first approximate them using entity embeddings learned by the GCN. We then incorporate the relation approximation into entities to iteratively learn better representations for both. Experiments performed on three real-world cross-lingual datasets show that our approach substantially outperforms state-of-the-art entity alignment methods.


翻译:实体调整是整合不同知识图(KGs)之间不同知识的可行手段。最近实地的发展往往采取嵌入式方法,模拟KGs的结构信息,以便实体调整在嵌入空间中容易进行。然而,大多数现有工作并未明确利用有用的关系表述方法协助实体调整,正如我们将在文件中表明的那样,这是改进实体调整的一个简单而有效的方法。本文件为实体调整提供了一个全新的联合学习框架。我们的方法核心是基于图形革命网络(GCN)的框架,用于学习实体和关系表述。我们不是依靠先前的关联种子来学习关系表述,而是首先利用GCN所学的实体嵌入式来比较它们。我们随后将关系近似法纳入各实体,以迭代性地学习更好的表述方法。在三个真实世界跨语言数据集上进行的实验表明,我们的方法大大超越了当前实体调整方法。

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