أتصري: التعلم النشط لمحاذاة الكيان العصبي

تهدف محاذاة الكيان (EA) إلى مطابقة الكيانات المكافئة عبر الرسوم البيانية المعرفة المختلفة (KGS) وهي خطوة أساسية من KG Fusion. الأساليب الرئيسية الحالية - نماذج عصام العصبية - تعتمد على التدريب مع محاذاة البذور، أي مجموعة من أزواج كيان ما قبل الانحيازوالتي تعد مكلفة للغاية للتعليق. في هذه الورقة، نركض إطارا للتعليم النشط الجديد (AL) من أجل EA العصبي، تهدف إلى إنشاء محاذاة بذرة مفيدة للغاية للحصول على نماذج EA أكثر فعالية مع تكلفة أقل تعلقا. يعالج إطارنا تحديين رئيسيتين واجههما عند تطبيق Alo EA: (1) كيفية استغلال التبعيات بين الكيانات داخل الإستراتيجية. تفترض معظم الاستراتيجيات أن مثيلات البيانات للعينة مستقلة وتوزيعها بشكل متطابقة. ومع ذلك، ترتبط الكيانات في كجم. لمعالجة هذا التحدي، نقترح استراتيجية أخذ العينات غير اليقين في الهيكل التي يمكن أن تقيس حالة عدم اليقين في كل كيان وتأثيرها على كياناته الجار في كجم. (2) كيفية التعرف على الكيانات التي تظهر في كجم واحد ولكن ليس في كجم آخر (I.E.، البكالوريوس). تحديد البكالوريوس من المرجح أن ينقذ ميزانية التعليق التوضيحي. لمعالجة هذا التحدي، نحن نضع المعرفة البكالوريوس يدفع الانتباه إلى تخفيف تأثير تحيز أخذ العينات. تظهر النتائج التجريبية أن استراتيجيتنا المقترحة يمكن أن تحسن بشكل كبير جودة أخذ العينات بعنادة جيدة عبر مجموعات البيانات المختلفة ونماذج EA ومبلغ البكالوريوس.