AutoAlign：告别手动，一键全自动完成知识图谱对齐

一般来说，知识图谱（KGs）旨在表示和存储现实世界的丰富知识。然而，由于规模和范围的差异，不同的知识图谱之间存在显著的异构性。为了解决这个问题，知识图谱对齐（KGA）旨在发现不同知识图谱中指向同一实体的等价实体。那么，如何使不同来源的知识互相连接和融合，从而促进知识的进一步应用？本文将深入探讨这一问题，并探索其重要的意义。

近期，一篇名为“AutoAlign: Fully Automatic and Effective Knowledge Graph Alignment enabled by Large Language Models”的文章，提出了一种全新的知识图谱对齐方法——AutoAlign。与以往的方法不同，AutoAlign充分利用了大型语言模型（LLM）的强大能力。

具体来说，如果你有一个实体想要对应到另一个知识图谱中，你需要找到描述该实体的相关信息。在知识图谱的背景下，这些“信息”就是与实体相关的三元组。而AutoAlign则能够自动发现与给定实体相关的三元组。

AutoAlign是一种全自动的知识图谱对齐方法，无需人工干预。它不依赖于预先存在的对齐信息（seed alignments），这意味着即使你没有任何先验知识，AutoAlign也能有效地工作。此外，即使你只希望对部分实体进行对齐，AutoAlign也能灵活地处理。

AutoAlign的关键创新在于它利用大型语言模型（如ChatGPT和Claude）生成候选描述，并构建谓词邻近图(predicate-proximity-graph)。这种方法使得AutoAlign能够更好地理解知识图谱中实体之间的关系。此外，这种方法还提高了对齐的效率和准确性，避免了传统方法中手动选择特征的需要。

为了验证该方法在跨知识图谱对齐任务上的有效性，研究者设计了多项实验，结果表明AutoAlign在实体对齐方面取得了显著的性能提升。它不仅提高了对齐的准确率，还大大减少了人工干预的需求，实现了更高效的知识融合。

谓词对齐（Predicate Alignment）：AutoAlign旨在识别知识图谱中表示相同关系的谓词。它能够自动发现不同知识图谱中等价的谓词，从而促进知识的整合。

实体对齐（Entity Alignment）：AutoAlign通过迭代的方式，逐步识别出不同知识图谱中的等价实体，同时利用已对齐的实体信息，进一步提升对齐的准确性。该方法能够有效地处理实体描述信息不足的问题。

联合学习（Joint Learning）：AutoAlign采用联合学习的方法，同时进行谓词对齐、实体对齐和关系对齐，从而提高整体的对齐效果。该方法充分利用了不同对齐任务之间的相关性，促进了知识的融合。

AutoAlign不仅提高了知识图谱对齐的效率，而且还降低了对人工干预的需求，为知识图谱的自动化构建和集成提供了新的思路。一般来说，AutoAlign的卓越性能不仅依赖于大型语言模型，还依赖于精心设计的对齐策略和算法。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2307.11772