摘要:
我们在上一篇博客中介绍如何对基于平移嵌入+对齐损失来完成知识图谱中的实体对齐。这些方法都是通过两个平移嵌入模型来将知识图谱G1和G2的重叠实体分别进行嵌入,并加上一个对齐损失来完成对齐。不过,除了基于平移的嵌入模型之外,是否还有其它方式呢?答案是肯定的。目前已经提出了许多基于GNN的实体对齐方法,这些方法不仅采用GNN捕捉更多的实体结构化信息,还通过诸如参数共享、参数交换等方式在embedding模块中就使实体的embeddings尽可能统一到一个向量空间。 阅读全文
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