의미적 유사성과 그래프 컨볼루션 네트워크 기법을 활용한 엔티티 매칭 방법

• 영문명: Entity Matching Method Using Semantic Similarity and Graph Convolutional Network Techniques
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 단홍조우 이용주
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제17권 제5호, 801~808쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.10.31

국문 초록

대규모 링크드 데이터에 어떻게 지식을 임베딩하고, 엔티티 매칭을 위해 어떻게 신경망 모델을 적용할 것인가에 대한 연구는 상대적으로 많이 부족한 상황이다. 이에 대한 가장 근본적인 문제는 서로 다른 레이블이 어휘 이질성을 초래한다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 어휘 이질성 문제를 해결하기 위해 재정렬 구조를 결합한 확장된 GCN(Graph Convolutional Network) 모델을 제안한다. 제안된 모델은 기존 임베디드 기반 MTransE 및 BootEA 모델과 비교하여 각각 53% 및 40% 성능이 향상되었으며, GCN 기반 RDGCN 모델과 비교하여 성능이 5.1% 향상되었다.

영문 초록

Research on how to embed knowledge in large-scale Linked Data and apply neural network models for entity matching is relatively scarce. The most fundamental problem with this is that different labels lead to lexical heterogeneity. In this paper, we propose an extended GCN (Graph Convolutional Network) model that combines re-align structure to solve this lexical heterogeneity problem. The proposed model improved the performance by 53% and 40%, respectively, compared to the existing embedded-based MTransE and BootEA models, and improved the performance by 5.1% compared to the GCN-based RDGCN model.

목차

Ⅰ. Introduction

Ⅱ. Related works

Ⅲ. Entity matching method using semantic similarity and GCN techniques

Ⅳ. Experiment and analysis

Ⅴ. Conclusion

References

키워드

엔티티 매칭 어휘 이질성 그래프 컨볼루션 네트워크 해밍 거리 엔티티 임베딩 Entity Matching Lexical Heterogeneity Graph Convolution Network Hamming Distance Entity Embedding