IBMEA: استكشاف الزجاجة المعلوماتية المتغيرة لمطابقة الكيانات متعددة الأوضاع

المحاذاة الكيانية متعددة الأوضاع (MMEA) تهدف إلى تحديد الكيانات المكافئة بين الرسوم البيانية للمعرفة متعددة الأوضاع (MMKGs)، حيث يمكن ربط هذه الكيانات بصور ذات صلة. تعتمد معظم الدراسات الحالية على دمج المعلومات متعددة الأوضاع بشكل كبير من خلال الوحدة التكاملية التي يتم تعلمها آليًا، نادرًا ما تقوم بقمع المعلومات الزائدة لـ MMEA بشكل صريح. بهدف معالجة هذا الأمر، نستكشف زجاجة المعلومات المتغيرة لمحاذاة الكيانات متعددة الأوضاع (IBMEA)، والتي تركز على المعلومات ذات الصلة بالمحاذاة وتقمع المعلومات غير ذات الصلة بالمحاذاة في إنشاء تمثيلات الكيانات. بشكل خاص، قمنا بتصميم مشفّرات متغيرة متعددة الأوضاع لإنشاء تمثيلات كيانية خاصة بكل وضع كتوزيعات احتمالية. ثم، اقترحنا أربعة مقيّمات خاصة بكل وضع لزجاجة المعلومات، تحد من الدلائل المضللة عند تحسين تمثيلات الكيانات الخاصة بكل وضع. أخيرًا، اقترحنا مقيّم تضاد معلومات هجين بين الأوضاع لدمج جميع التمثيلات الخاصة المحسنة، مما يعزز التشابه بين الكيانات في MMKGs لتحقيق MMEA. أجرينا العديد من التجارب الشاملة على مجموعة بيانات MMEA ثنائية اللغة وثلاث مجموعات بيانات MMEA عبر الرسوم البيانية للمعرفة. أظهرت نتائج التجارب أن نموذجنا يتفوق باستمرار على الأساليب السابقة الأكثر تقدمًا، كما أظهر أيضًا أداءً واعدًا ومستقرًا في سيناريوهات البيانات ذات الموارد المنخفضة والضوضاء العالية.