[论文解读] Multilingual Schema Matching for Wikipedia Infoboxes

Thanh Nguyen, Viviane P. Moreira+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 30, 2011

Topic Modeling参考文献 27被引用 9

一句话总结

本文提出 WikiMatch，一种无需训练的自动化多语言维基百科信息框模式匹配方法，通过结合语义、词汇和结构相似性信号，无需依赖句法相似性或外部资源。该方法在多种语言对（包括形态差异显著的越南语与英语）中均实现了高精度与高召回率，且在跨语言属性对齐任务中优于当前最先进技术。

ABSTRACT

Recent research has taken advantage of Wikipedia's multilingualism as a resource for cross-language information retrieval and machine translation, as well as proposed techniques for enriching its cross-language structure. The availability of documents in multiple languages also opens up new opportunities for querying structured Wikipedia content, and in particular, to enable answers that straddle different languages. As a step towards supporting such queries, in this paper, we propose a method for identifying mappings between attributes from infoboxes that come from pages in different languages. Our approach finds mappings in a completely automated fashion. Because it does not require training data, it is scalable: not only can it be used to find mappings between many language pairs, but it is also effective for languages that are under-represented and lack sufficient training samples. Another important benefit of our approach is that it does not depend on syntactic similarity between attribute names, and thus, it can be applied to language pairs that have distinct morphologies. We have performed an extensive experimental evaluation using a corpus consisting of pages in Portuguese, Vietnamese, and English. The results show that not only does our approach obtain high precision and recall, but it also outperforms state-of-the-art techniques. We also present a case study which demonstrates that the multilingual mappings we derive lead to substantial improvements in answer quality and coverage for structured queries over Wikipedia content.

研究动机与目标

• 为支持维基百科上的多语言结构化查询，解决不同语言信息框之间的模式匹配挑战。
• 开发一种可扩展的自动化方法，无需训练数据，适用于低资源语言对及形态差异显著的语言对。
• 克服现有方法依赖句法相似性或大规模标注训练集的局限，尤其适用于代表性不足的语言。
• 通过发现跨语言间可靠的属性对应关系，提升多语言查询的答案质量与覆盖范围。
• 通过真实查询工作负载的案例研究，展示多语言模式对齐的实际效益。

提出的方法

• WikiMatch 采用加权融合策略，结合语义、词汇和结构相似性信号，识别多语言属性对应关系。
• 通过迭代优化优先选择高置信度匹配，减少匹配过程中的误差传播。
• 该方法无需训练数据、外部词典或机器翻译系统，仅依赖维基百科的内在结构与内容。
• 利用跨语言链接和值共现模式，推断不同语言间属性的语义相似性。
• 采用基于置信度分数动态调整的相似性阈值机制，以平衡精度与召回率。
• 系统性地结合 n-gram 相似度、语义嵌入和属性-值对齐等特征，提升在异构信息框模式中的鲁棒性。

实验结果

研究问题

• RQ1 无需训练的方法能否在形态差异显著的语言（如越南语与英语）之间实现高精度的多语言信息框模式匹配？
• RQ2 在低资源语言对上，WikiMatch 相较于最先进方法在精度、召回率与可扩展性方面表现如何？
• RQ3 所生成的多语言映射在多大程度上提升了多语言维基百科内容上结构化查询的答案覆盖范围与质量？
• RQ4 当属性名称与结构因模式漂移、多义性与同义词现象在不同语言间显著不同时，该方法是否依然有效？
• RQ5 该方法能否在无需大规模标注训练数据的前提下，有效应用于代表性不足的语言（如越南语与葡萄牙语）？

主要发现

• WikiMatch 在多语言模式匹配中实现了高精度与高召回率，在葡萄牙语-英语与越南语-英语语言对上优于当前最先进技术。
• 该方法在形态差异显著的语言（如越南语与英语）中表现优异，而基于句法相似性的方法在此类语言对上会失效。
• 无需训练数据或外部资源（如机器翻译系统），具有良好的可扩展性，适用于低资源语言。
• 案例研究显示，使用 WikiMatch 生成的映射可提升多语言查询的答案覆盖范围与质量，方法是将查询翻译为英语并利用英语维基百科内容。
• 即使在跨语言异质性高且数据实例有限的实体类型上，该方法仍保持强劲性能。
• 实验表明，WikiMatch 对模式漂移、多义性与同义词具有鲁棒性，在精度与召回率上均优于 Ziggurat 与 COMA++ 等方法。