Attr-Int: Uma Estrutura Simples e Eficaz para Alinhamento de Entidades em Grafos de Conhecimento Heterogêneos

O alinhamento de entidades (AE) refere-se à tarefa de vincular entidades em diferentes grafos de conhecimento (GCs). Os métodos de AE existentes dependem fortemente de isomorfismo estrutural. No entanto, em GCs do mundo real, entidades alinhadas geralmente apresentam estruturas de vizinhança não isomórficas, o que paralisa a aplicação desses métodos dependentes de estrutura. Neste artigo, investigamos e abordamos o problema do alinhamento de entidades entre GCs heterogêneos. Primeiro, propomos dois novos benchmarks para simular de perto os cenários reais de heterogeneidade no AE. Em seguida, realizamos extensos experimentos para avaliar o desempenho de métodos representativos de AE nos novos benchmarks. Por fim, propomos uma estrutura simples e eficaz para alinhamento de entidades chamada Attr-Int, na qual métodos inovadores de interação de informações de atributos podem ser integrados sem problemas com qualquer codificador de incorporação para alinhamento de entidades, melhorando o desempenho das técnicas existentes de alinhamento de entidades. Experimentos demonstram que nossa estrutura supera as abordagens de ponta em dois novos benchmarks.