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1.
Knowledge Graph Alignment with
Entity-Pair Embedding Zhichun Wang, Jinjian Yang, Xiaoju Ye EMNLP 2020 , @論文読み会, 紹介者: Yoshiaki Kitagawa ※スライド中の資料は(論文/著者の発表スライド)を利用しています(スライド最後にリンクあり)
2.
Summary Task Knowledge
Graph Alignment 2 つの KG の Entity の対応 をとる 先行研究と比べてどこがすごいか? KG Alignment で State-of-the-art で性能 がめちゃくちゃ良い Graph attention networks (GAT) model に なかった edge に対する attention を貼る 手法 技術や手法のキモ Entity pair に対する embedding と PCG に よる KG Alignment の定式化 CNN による特徴抽出と edge を考慮した GAT model の改良した GNN どうやって有効だと検証したか? ラベル付された entity alignment データを 使って学習と予測 正解と予測した上位 k 個を用いて MRR と hits at K を計測 議論はあるか? 性能が良すぎるので、正当な比較か厳密に チェックしたい 翻訳誤りに起因する誤りがありそう 次に読むべき論文 以下を読んだ方が本論文の理解が深まりそう GAT model (Velickovic et al., 2017)
3.
Pair-wise Connectivity Graph
(PCG) 2つのシンプルな KG の例 Node が 3つの KG を2つ合わせて PCG を作る 3*3 で 9個の 可能な node pair 2*2 で 2個の relation pair
4.
Generating the PCG
可能な entity pair の数は膨大なので LSH (Local Sensitive Hashing)を使う Entity の前処理として以下を実行しておく N-grams of Names; entity 名の文字 N-gram N-grams of Attributes; Attribute 名の文字 N-gram Seeding alignments; あらかじめ対応が取れているものは繋げておく Jaccard 係数の閾値を決めて閾値以下は候補から除外
5.
Overall Architecture まず全体図を確認。この後各要素を追っていく
6.
CNN-based Feature Extraction
同じ entity は同じ attribute を持つ傾向 がある 2つの entity の attribute の similarity マ トリックスを作成 類似度は文字 n-gram の jaccard 係数 L 階層の Max-pooling で xi を作成
7.
Name similarities 以下の4つを並べたベクトル
z1: String equality 完全一致か否かの binary z2: Edit Distance z3: Jaccard Similarity 文字 N-gram z4: Substring Similarity LCS は Longest Common Substring
8.
GNN-based Feature Propagation
(図) hi: CNN の出力と Name similarity の concat
9.
GNN-based Feature Propagation
(式) W はそれぞれ違う重み? ↑ tk が edge 情報を持つのでここが重要そう
10.
Training 正解の entity
ペアを用いて学習 同じ正解データで、CNN と GNN 部分を分けて学習 損失関数はどちらの学習でも (13)の margin-based ranking loss function を使用
11.
Experimental Results DBP
(DBpedia) の言語違いのペア、DBP-WD, DBP-YG で MRR と Hits@k を測定(他言語の変換は翻訳を利用) EPEA (Entity-Pair Embedding Approach) が提案手法
12.
Summary Task Knowledge
Graph Alignment 2 つの KG の Entity の対応 をとる 先行研究と比べてどこがすごいか? KG Alignment で State-of-the-art で性能 がめちゃくちゃ良い Graph attention networks (GAT) model に なかった edge に対する attention を貼る 手法 技術や手法のキモ Entity pair に対する embedding と PCG に よる KG Alignment の定式化 CNN による特徴抽出と edge を考慮した GAT model の改良した GNN どうやって有効だと検証したか? ラベル付された entity alignment データを 使って学習と予測 正解と予測した上位 k 個を用いて MRR と hits at K を計測 議論はあるか? 性能が良すぎるので、正当な比較か厳密に チェックしたい 翻訳誤りに起因する誤りがありそう 次に読むべき論文 以下を読んだ方が本論文の理解が深まりそう GAT model (Velickovic et al., 2017)
13.
参考資料 論文: https://www.aclweb.org/anthology/2020.emnlp-main.130.pdf
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