يهدف التوقيع المخلّف للكيانات عبر اللغات (EA) إلى تحديد الكيانات المكافئة بين قواعد المعرفة عبر اللغات (KGs)، وهو خطوة جوهرية في دمج قواعد المعرفة. في الآونة الأخيرة، تم اقتراح العديد من الطرق القائمة على الشبكات العصبية الرسومية (GNN) التي أظهرت تحسّنًا مقبولًا في الأداء على عدة مجموعات بيانات عامة. ومع ذلك، فإن الطرق القائمة على GNN الحالية ترث بالضرورة مشكلتي التفسيرية الضعيفة والكفاءة المنخفضة من الشبكات العصبية. مستوحى من افتراض التماثل (الإيزومورفيزم) الذي ترتكز عليه الطرق القائمة على GNN، نجحنا في تحويل مشكلة التوقيع المخلّف للكيانات عبر اللغات إلى مشكلة تخصيص (Assignment Problem). استنادًا إلى هذا الاكتشاف، نقترح طريقة بسيطة جدًا ولكن فعّالة للتوقيع غير المراقب للكيانات (SEU) دون استخدام الشبكات العصبية. أظهرت التجارب الواسعة أن طريقة التوقيع غير المراقب المقترحة تتفوّق حتى على الطرق المراقبة المتقدمة في جميع مجموعات البيانات العامة، وتمتاز بكفاءة عالية، وقابلية تفسير جيدة، واستقرار ممتاز.