연구진은 지식 그래프 엔티티 정렬(EA)의 성능을 높이기 위해 ContextEA라는 새로운 프레임워크를 제안했어요. ContextEA는 엔코더-디코더 구조를 활용하여 그래프 간 상호작용을 강화하고 구조적 맥락을 활용하는 방식을 개선했어요. OpenEA, SRPRS, DBP 29개 데이터셋 실험 결과, 기존 모델보다 성능이 향상되었으며, 사전 학습된 ContextEA는 기존 모델의 파인튜닝 결과보다 뛰어났어요.