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实体对齐（Entity Alignment）也被称作实体匹配（Entity Matching），是指对于异构数据源知识库中的各个实体，找出属于现实世界中的同一实体。 实体对齐常用的方法是利用实体的属性信息判定不同源实体是否可进行对齐。
Unsupervised Robust Cross-Lingual Entity Alignment via Neighbor Triple Matching with Entity and Relation Texts
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LLM-Align: Utilizing Large Language Models for Entity Alignment in Knowledge Graphs
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Unifying Dual-Space Embedding for Entity Alignment via Contrastive Learning
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Self-supervised Video Instance Segmentation Can Boost Geographic Entity Alignment in Historical Maps
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Lambda: Learning Matchable Prior For Entity Alignment with Unlabeled Dangling Cases
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Attr-Int: A Simple and Effective Entity Alignment Framework for Heterogeneous Knowledge Graphs
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SEG:Seeds-Enhanced Iterative Refinement Graph Neural Network for Entity Alignment
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MCSFF: Multi-modal Consistency and Specificity Fusion Framework for Entity Alignment
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Understanding and Guiding Weakly Supervised Entity Alignment with Potential Isomorphism Propagation
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DERA: Dense Entity Retrieval for Entity Alignment in Knowledge Graphs
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Unsupervised Robust Cross-Lingual Entity Alignment via Neighbor Triple Matching with Entity and Relation Texts
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LoginMEA: Local-to-Global Interaction Network for Multi-modal Entity Alignment
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Progressively Modality Freezing for Multi-Modal Entity Alignment
Arxiv
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