Debate to Align: Reliable Entity Alignment through Two-Stage Multi-Agent Debate

📄 arXiv: 2604.13551v1 📥 PDF

作者: Cunda Wang, Ziying Ma, Po Hu, Weihua Wang, Feilong Bao

分类: cs.CL, cs.IR

发布日期: 2026-04-15

💡 一句话要点

提出AgentEA，通过多智能体辩论提升知识图谱实体对齐的可靠性。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 实体对齐 知识图谱 多智能体系统 大型语言模型 辩论机制

📋 核心要点

  1. 现有实体对齐方法依赖LLM和嵌入相似度，但候选实体集（CES）的质量和LLM的推理能力是瓶颈。
  2. AgentEA通过优化实体表示和引入两阶段多智能体辩论机制，提升对齐决策的可靠性和推理效率。
  3. 实验表明，AgentEA在跨语言、稀疏、大规模和异构等多种场景下均表现出优越的性能。

📝 摘要（中文）

实体对齐（EA）旨在识别不同知识图谱（KGs）中指向同一现实世界对象的实体。最近基于大型语言模型（LLMs）的方法通常通过知识表示学习获得实体嵌入，并使用嵌入相似性来识别对齐不确定的实体集合。对于每个不确定的实体，然后基于嵌入相似性检索候选实体集合（CES），以支持后续的对齐推理和决策。然而，CES的可靠性和LLM的推理能力严重影响后续对齐决策的有效性。为了解决这个问题，我们提出了AgentEA，一个基于多智能体辩论的可靠EA框架。AgentEA首先通过实体表示偏好优化来提高嵌入质量，然后引入一个两阶段的多角色辩论机制，包括轻量级辩论验证和深度辩论对齐，以逐步提高对齐决策的可靠性，同时实现更有效的基于辩论的推理。在跨语言、稀疏、大规模和异构设置下的公共基准上进行的大量实验证明了AgentEA的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：实体对齐旨在识别不同知识图谱中指向同一现实世界对象的实体。现有方法，特别是基于大型语言模型的方法，依赖于实体嵌入的相似性进行对齐，但面临两个主要痛点：一是候选实体集合（CES）的可靠性不足，二是大型语言模型的推理能力有限，导致对齐决策的准确性受到影响。

核心思路：AgentEA的核心思路是通过多智能体辩论来逐步提高对齐决策的可靠性。它首先优化实体表示，然后通过两阶段辩论机制，让多个智能体就实体对齐的可能性进行辩论，从而更全面地评估对齐的证据，减少错误对齐的可能性。这种方法模拟了人类专家进行决策的过程，通过不同观点的碰撞来提高决策的质量。

技术框架：AgentEA包含两个主要阶段：1) 实体表示偏好优化：通过优化实体嵌入，提高嵌入的质量，从而获得更可靠的候选实体集合。2) 两阶段多角色辩论机制：包括轻量级辩论验证和深度辩论对齐。轻量级辩论验证用于快速排除明显错误的对齐，深度辩论对齐则对剩余的候选对齐进行更深入的推理和评估。每个阶段都涉及多个智能体，每个智能体扮演不同的角色，例如支持者和反对者，他们根据知识图谱中的信息和预训练的语言模型进行辩论。

关键创新：AgentEA的关键创新在于其两阶段多角色辩论机制。与传统的基于相似度的对齐方法不同，AgentEA引入了辩论的概念，通过多个智能体的协作和对抗，更全面地评估实体对齐的可能性。这种方法能够有效地利用知识图谱中的信息和预训练语言模型的推理能力，从而提高对齐的准确性。此外，两阶段的设计也提高了效率，轻量级辩论验证可以快速排除错误的对齐，减少深度辩论对齐的计算负担。

关键设计：AgentEA的关键设计包括：1) 实体表示偏好优化：具体优化方法未知，但目标是提高实体嵌入的质量。2) 轻量级辩论验证：具体实现方式未知，但目标是快速排除明显错误的对齐。3) 深度辩论对齐：具体实现方式未知，但涉及多个智能体，每个智能体扮演不同的角色，并根据知识图谱中的信息和预训练的语言模型进行辩论。损失函数和网络结构等技术细节在论文中未明确说明。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

AgentEA在跨语言、稀疏、大规模和异构等多种设置下的公共基准数据集上进行了广泛的实验，结果表明AgentEA显著优于现有的实体对齐方法。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未给出，需要在论文中进一步查找。

🎯 应用场景

AgentEA可应用于知识图谱融合、数据集成、语义搜索等领域。通过提高实体对齐的准确性和可靠性，可以提升知识图谱的质量和可用性，从而支持更智能化的应用，例如问答系统、推荐系统和知识发现等。该研究对于构建大规模、高质量的知识图谱具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Entity alignment (EA) aims to identify entities referring to the same real-world object across different knowledge graphs (KGs). Recent approaches based on large language models (LLMs) typically obtain entity embeddings through knowledge representation learning and use embedding similarity to identify an alignment-uncertain entity set. For each uncertain entity, a candidate entity set (CES) is then retrieved based on embedding similarity to support subsequent alignment reasoning and decision making. However, the reliability of the CES and the reasoning capability of LLMs critically affect the effectiveness of subsequent alignment decisions. To address this issue, we propose AgentEA, a reliable EA framework based on multi-agent debate. AgentEA first improves embedding quality through entity representation preference optimization, and then introduces a two-stage multi-role debate mechanism consisting of lightweight debate verification and deep debate alignment to progressively enhance the reliability of alignment decisions while enabling more efficient debate-based reasoning. Extensive experiments on public benchmarks under cross-lingual, sparse, large-scale, and heterogeneous settings demonstrate the effectiveness of AgentEA.