实体对齐(Entity Alignment)是知识图谱融合与集成的关键任务,旨在识别不同知识图谱中指代同一实体的节点。近年来,该领域的研究取得了长足的进展。本文整理了实体对齐领域的重要论文,为研究人员提供参考。
早期方法
早期的实体对齐方法主要基于实体的属性和关系特征进行匹配。例如,2016年提出的JE方法利用实体的结构和属性信息进行联合嵌入。2017年的MTransE方法则通过多语言知识图谱嵌入来实现跨语言的实体对齐。
神经网络方法
随着深度学习的发展,基于神经网络的方法开始在实体对齐任务上崭露头角。2018年提出的GCN-Align利用图卷积网络捕获实体的结构信息。2019年的MuGNN通过多通道图神经网络融合多种特征。2020年的AliNet引入了门控多跳邻域聚合机制,进一步提升了性能。
预训练模型方法
近年来,预训练语言模型在自然语言处理领域取得了巨大成功。研究人员也开始将其应用于实体对齐任务。2020年的BERT-INT利用BERT编码实体的上下文信息。2022年的SelfKG则提出了一种自监督的实体对齐方法,无需标注数据即可取得与有监督方法相当的效果。
新兴方向
除了传统的实体对齐任务,研究者们也在探索一些新的问题设定。例如考虑悬空实体(dangling entities)的实体对齐,以及跨语言的知识图谱补全等。这些方向为实体对齐研究开辟了新的前景。
总结与展望
实体对齐是知识图谱研究中的重要任务,近年来方法不断创新,性能持续提升。未来,如何处理大规模知识图谱、如何融合多模态信息、如何提升模型的鲁棒性和可解释性等,都是值得进一步探索的方向。相信随着研究的深入,实体对齐技术将为知识图谱的融合与应用带来更大的推动作用。
本文整理的论文集为研究人员提供了全面的文献参考。我们也欢迎研究者们通过Issues或Pull Requests来补充完善这个论文列表,共同推动实体对齐领域的发展。
