NeuSymEA — Neuro-Symbolic Entity Alignment の実装(NeurIPS25)
2025/9/19
NeuSymEA-NeurIPS25 は、NeurIPS25 論文「NeuSymEA: Neuro-symbolic Entity Alignment via Variational Inference」の公式実装です。ニューラル手法(例: LightEA 等の既存 Entity Alignment モデル)をベースに、シンボリックな制約・ルールを変分推論の枠組みで組み合わせることで、エンティティ整合(Entity Alignment)の精度とロバスト性を高めることを目的としています。サンプル実行スクリプトと最小限のデータ/設定が含まれ、再現実験や拡張研究の出発点になります。(約300字)