摘要 实体对齐通常面临结构异构和有限种子对齐的问题。在本文中，我们提出了一种新的多通道图神经网络模型（MuGNN），通过多通道鲁棒编码两个KG来学习面向对齐的知识图嵌入。每个通道通过不同的关系加权方案对KG进行编码，分别涉及KG完成的自注意力和交叉KG注意力，用于修剪排他实体，这两种方
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