Fugu-MT 論文翻訳(概要): Truveta Mapper: A Zero-shot Ontology Alignment Framework

論文の概要: Truveta Mapper: A Zero-shot Ontology Alignment Framework

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09767v3
Date: Tue, 22 Aug 2023 00:22:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-23 21:20:27.078336
Title: Truveta Mapper: A Zero-shot Ontology Alignment Framework
Title（参考訳）: Truveta Mapper: ゼロショットオントロジーアライメントフレームワーク
Authors: Mariyam Amir, Murchana Baruah, Mahsa Eslamialishah, Sina Ehsani, Alireza Bahramali, Sadra Naddaf-Sh, Saman Zarandioon
Abstract要約: 教師なしオントロジーマッチング(OM)やオントロジーアライメント(OA)に対する新しい視点の提案提案するフレームワークであるTruveta Mapper (TM)は、マルチタスクのシーケンス・ツー・シーケンス・トランスフォーマーモデルを利用して、ゼロショット、統一、エンドツーエンドの方法で複数のアライメントを実行する。 TMは、公開コーパステキストと内部オントロジデータのみを事前訓練し、微調整する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5284865194805106
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In this paper, a new perspective is suggested for unsupervised Ontology Matching (OM) or Ontology Alignment (OA) by treating it as a translation task. Ontologies are represented as graphs, and the translation is performed from a node in the source ontology graph to a path in the target ontology graph. The proposed framework, Truveta Mapper (TM), leverages a multi-task sequence-to-sequence transformer model to perform alignment across multiple ontologies in a zero-shot, unified and end-to-end manner. Multi-tasking enables the model to implicitly learn the relationship between different ontologies via transfer-learning without requiring any explicit cross-ontology manually labeled data. This also enables the formulated framework to outperform existing solutions for both runtime latency and alignment quality. The model is pre-trained and fine-tuned only on publicly available text corpus and inner-ontologies data. The proposed solution outperforms state-of-the-art approaches, Edit-Similarity, LogMap, AML, BERTMap, and the recently presented new OM frameworks in Ontology Alignment Evaluation Initiative (OAEI22), offers log-linear complexity, and overall makes the OM task efficient and more straightforward without much post-processing involving mapping extension or mapping repair. We are open sourcing our solution.
Abstract（参考訳）: 本稿では,教師なしオントロジーマッチング(OM)やオントロジーアライメント(OA)を翻訳タスクとして扱うことにより,新たな視点を提案する。オントロジーはグラフとして表現され、ソースオントロジーグラフのノードからターゲットオントロジーグラフのパスへの変換が行われる。提案手法であるtruveta mapper (tm) はマルチタスクシーケンスからシーケンスへのトランスフォーマーモデルを利用して,ゼロショット,統一,エンドツーエンドの方法で複数のオントロジー間のアライメントを行う。マルチタスクにより、手動で明示的な相互オントロジーデータを必要とすることなく、トランスファーラーニングを通じて異なるオントロジー間の関係を暗黙的に学習することができる。これにより、フォーム化されたフレームワークが、ランタイムレイテンシとアライメント品質の両方において、既存のソリューションを上回ることができる。モデルは事前トレーニングされ、公開されているテキストコーパスと内部オントロジーデータのみに微調整される。提案されたソリューションは、最先端のアプローチ、Edit-Similarity、LogMap、AML、BERTMap、および最近発表されたオントロジーアライメント評価イニシアチブ(OAEI22)における新しいOMフレームワークよりも優れており、ログ線形の複雑さを提供し、全体としてOMタスクを、マッピング拡張やマッピング修復を含む多くの後処理を伴わずに効率的かつ容易にする。私たちはソリューションをオープンソース化しています。

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