导读

本研究项目由来自清华大学、墨尔本大学、香港中文大学、中国科学院大学的学术团队共同合作完成。该团队聚焦于大模型、知识图谱、推荐搜索、自然语言处理以及大数据领域的深入研究。

概述

知识图谱作为结构化知识的重要载体，广泛应用于信息检索、电子商务、决策分析等多个领域。然而，不同来源的知识图谱在表示方式和涵盖范围上的差异，使得有效整合这些资源，构建更为全面、精确的知识体系，成为提升知识图谱覆盖率和准确性的关键挑战。这就是知识图谱对齐（Knowledge Graph Alignment）任务的核心所在。

AutoAlign：全自动高效知识图谱对齐方法

面对传统方法依赖人工标注、成本高昂且效果不佳的问题，由上述学术团队开发的AutoAlign，通过集成大型语言模型，提供了一种全自动化且高效的知识图谱对齐解决方案。此方法无需人工标注实体或谓词对，而是利用算法对实体语义和结构的理解进行对齐，显著提升了效率和准确性。

AutoAlign架构概览

AutoAlign主要包括两个关键组件：

• 谓词嵌入模块：旨在对齐两个知识图谱中意义相似的谓词，如将“isin”与“locatedin”进行匹配。
• 实体嵌入学习：包括属性嵌入模块和结构嵌入模块，用于实体间的对齐，通过捕捉实体、谓词和属性之间的相似性，实现知识图谱的整合。

实验流程与结果

研究团队在DWY-NB基准数据集上进行了实验，展示了AutoAlign在知识图谱对齐方面的显著优势，尤其是在缺乏人工标注的情况下。相较于现有最佳基准模型（即使有人工标注），AutoAlign在对齐准确性和自动化程度上均表现出色，特别是在无需人工参与的条件下，其性能优于其他方法。

结论

AutoAlign通过自动化对齐机制，不仅提升了知识图谱对齐的效率和准确性，而且在无需人工干预的场景下，实现了对齐性能的显著提升，为知识图谱整合提供了高效、可靠的解决方案。