Проблема слияния разноязычных графов знаний (Knowledge Graph, KG, КГ), становится все более актуальной. Основным этапом для ее решения является идентификация эквивалентных сущностей и их описаний. Она также известна как проблема выравнивания сущностей (Entity Alignment, EA). В последние годы активно исследуются методы ЕА на основе векторных представлений сущностей. Недавние исследования показывают, что качество этих подходов зависит от того, каким образом используется информация о структуре графов знаний и методов построения векторных представлений имен сущностей. В данной статье представлены эксперименты, целью которых является улучшение выравнивания сущностей на англо-русском наборе данных.

многоязычные графы знаний, выравнивание сущностей, векторное представление, языковые модели

Гусев Даниил Иванович,  orcid.org/0000-0001-9636-2783,  Новосибирский государственный университет

Апанович Зинаида Владимировна,  ,  orcid.org/0000-0002-5767-284X,  Новосибирский государственный университет; Институт систем информатики им. А.П. Ершова Сибирского отделения РАН