論文の概要: Conversational Ontology Alignment with ChatGPT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09217v1
- Date: Fri, 18 Aug 2023 00:26:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-21 15:17:10.593514
- Title: Conversational Ontology Alignment with ChatGPT
- Title（参考訳）: ChatGPTを用いた会話オントロジーアライメント
- Authors: Sanaz Saki Norouzi, Mohammad Saeid Mahdavinejad, Pascal Hitzler
- Abstract要約: 本研究はアライメントアプローチにおけるChatGPTの適用性と効率性を評価する。
この比較は、マッチングに単純である方法で使用する場合、大きな言語モデルの能力に関する洞察を提供することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3466710708566176
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: This study evaluates the applicability and efficiency of ChatGPT for ontology
alignment using a naive approach. ChatGPT's output is compared to the results
of the Ontology Alignment Evaluation Initiative 2022 campaign using conference
track ontologies. This comparison is intended to provide insights into the
capabilities of a conversational large language model when used in a naive way
for ontology matching, and to investigate the potential advantages and
disadvantages of this approach.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,naiveアプローチを用いたオントロジアライメントにおけるchatgptの適用可能性と効率を評価する。
ChatGPTの出力は、カンファレンストラックオントロジーを用いたオントロジーアライメント評価イニシアチブ2022のキャンペーンの結果と比較される。
この比較は, オントロジーマッチングにおいて, 対話型大規模言語モデルの能力に関する洞察を提供し, このアプローチの潜在的な利点と欠点について検討することを目的としている。
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