机构名称：
¥ 1.0
实体对齐 (EA) 旨在匹配不同知识图谱 (KG) 中的相同实体。基于图神经网络的实体对齐方法在欧几里得空间中取得了良好的效果。然而，KG 通常包含复杂的局部和层次结构，难以在单个空间中表示。在本文中，我们提出了一种名为 UniEA 的新方法，它统一了双空间嵌入以保留 KG 的内在结构。具体而言，我们同时学习欧几里得空间和双曲空间中的图结构嵌入，以最大化两个空间中嵌入之间的一致性。此外，我们采用对比学习来减轻由相似实体引起的错位问题，其中相似相邻实体的嵌入变得太近。在基准数据集上进行的大量实验表明，我们的方法在基于结构的 EA 方法中实现了最佳性能。我们的代码可以在https://github.com/wonderCS1213/UniEA上找到。
通过对比学习统一双空间嵌入以实现实体对齐
主要关键词
相关文件推荐
