إكمال وتوحيد المعرفة متعدد اللغات بالتزامن

يُعامل عادةً توحيد الرسوم المعرفية (KG) وانهاءها كمهمتين منفصلتين. وعلى الرغم من أن الدراسات الحديثة استخدمت توحيد الكيانات والعلاقات من عدة رسوم معرفية، مثل التوافيق بين رسوم معرفية متعددة اللغات التي تمتلك كيانات وعلاقات مشتركة، إلا أن الفهم العميق للطرق التي يمكن بها لانهاء الرسوم المعرفية متعددة اللغات (MKGC) أن يسهم في إنشاء توحيدات رسوم معرفية متعددة اللغات (MKGA) لا يزال محدودًا. مستوحى من الملاحظة التي تشير إلى أن التناقضات الهيكلية – وهي التحدي الرئيسي للنماذج الخاصة بـ MKGA – يمكن تقليلها من خلال طرق انهاء الرسوم المعرفية، نقترح نموذجًا جديدًا يُنفّذ بشكل متكامل انهاء وتوحيد الرسوم المعرفية. ويجمع النموذج المقترح مكونين يعملان معًا لتحقيق انهاء الرسوم المعرفية وتوحيدها. ويستخدم هذان المكونان شبكات عصبية رسمية مُستندة إلى العلاقات، التي نقترحها لتمثيل الهياكل المجاورة متعددة الخطوات في تمثيلات الكيانات والعلاقات. علاوة على ذلك، نقترح (1) آلية لتقليل التناقضات الهيكلية لدمج المعلومات الناتجة عن الانهاء في المكون الخاص بالتوحيد، و(2) آلية لتوسيع بذور التوحيد ونقل العناصر الثلاثية أثناء عملية توحيد الرسوم المعرفية. وأظهرت التجارب الواسعة على معيار متعدد اللغات عام مُتاح للعامة أن النموذج المقترح يتفوق على النماذج التنافسية الحالية، ويحقق نتائج جديدة على مستوى الحد الأقصى (state-of-the-art) في كلا المهمتين: انهاء الرسوم المعرفية متعددة اللغات (MKGC) وتوحيد الرسوم المعرفية متعددة اللغات (MKGA). ونُعلن عن إتاحة الكود البرمجي الخاص بنموذجنا بشكل عام على الرابط: https://github.com/vinhsuhi/JMAC