تستخدم الرسوم البيانية المعرفة (KGS) على نطاق واسع لتخزين المعلومات والوصول إليها حول الكيانات وعلاقاتها.بالنظر إلى استفسار، تهدف مهمة استرجاع الكيانات من KG إلى تقديم قائمة في المرتبة ذات الصلة بالاستعلام.في الآونة الأخيرة، أظهر عدد متزايد من النماذ
ج لاسترجاع الكيان تحسنا كبيرا على الأساليب التقليدية.هذه النماذج، ومع ذلك، تم تطويرها للكلية الإنجليزية.في هذا العمل، نبني على نظام واحد من هذا القبيل، يدعى Kewer، لاقتراح Serag (استرجاع الكيانات الدلالي من الرسوم البيانية المعرفة العربية).مثل Kewer، يستخدم Serag مناحي عشوائي لتوليد embeddings للكياء.تعتبر DBPedia-Entity V2 مجموعة الاختبار القياسية لاسترجاع الكيان.نناقش تحديات استخدامها للغات غير الإنجليزية بشكل عام والعربية على وجه الخصوص.نحن نقدم نسخة عربية من هذه المجموعة القياسية، واستخدامها لتقييم Serag.يظهر Serag أنه يتفوق بشكل كبير على نموذج BM25 الشهير بفضل التفكير المتعدد القفز.
