論文の概要: Agent-OM: Leveraging Large Language Models for Ontology Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00326v1
• Date: Fri, 1 Dec 2023 03:44:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 15:53:29.363890
• Title: Agent-OM: Leveraging Large Language Models for Ontology Matching
• Title（参考訳）: agent-om: オントロジーマッチングに大規模言語モデルを活用する
• Authors: Zhangcheng Qiang, Weiqing Wang, Kerry Taylor
• Abstract要約: 本研究では,オントロジーマッチングシステムのための新しいエージェント駆動設計パラダイムを提案する。 本稿では,単純なプロンプトベースのOMツールを用いて,検索とマッチングのための2つのエージェントからなるフレームワーク,Agent-OMを提案する。 本システムでは,単純なOMタスク上での長年の最高のパフォーマンスに非常に近い結果が得られ,複雑なOMタスクや少数ショットのOMタスクのパフォーマンスが大幅に向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.745380820466258
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ontology matching (OM) enables semantic interoperability between different ontologies and resolves their conceptual heterogeneity by aligning related entities. OM systems currently have two prevailing design paradigms: conventional knowledge-based expert systems and newer machine learning-based predictive systems. While large language models (LLMs) and LLM-based agents have become revolutionary in data engineering and have been applied creatively in various domains, their potential for OM remains underexplored. This study introduces a novel agent-powered LLM-based design paradigm for OM systems. With thoughtful consideration of several specific challenges to leverage LLMs for OM, we propose a generic framework, namely Agent-OM, consisting of two Siamese agents for retrieval and matching, with a set of simple prompt-based OM tools. Our framework is implemented in a proof-of-concept system. Evaluations of three Ontology Alignment Evaluation Initiative (OAEI) tracks over state-of-the-art OM systems show that our system can achieve very close results to the best long-standing performance on simple OM tasks and significantly improve the performance on complex and few-shot OM tasks.
• Abstract（参考訳）: オントロジーマッチング(om)は異なるオントロジー間の意味的相互運用を可能にし、関連するエンティティを整合させることで概念的不均一性を解消する。 従来の知識ベースのエキスパートシステムと、より新しい機械学習ベースの予測システムである。 大規模言語モデル (LLM) と LLM ベースのエージェントは、データ工学において革命的になり、様々な領域で創造的に応用されているが、OM の可能性はまだ未定である。 本研究は,OMシステムのための新しいエージェント駆動LLM設計パラダイムを提案する。 OM に LLM を活用するためのいくつかの具体的な課題を考慮し、単純なプロンプトベースの OM ツールセットを用いて、2 つの Siamese エージェントからなる汎用フレームワークである Agent-OM を提案する。 我々のフレームワークは概念実証システムで実装されている。 3つのオントロジーアライメント評価イニシアチブ(OAEI)トラックを最先端のOMシステム上で評価した結果,本システムは,単純なOMタスク上での長年の最高のパフォーマンスに非常に近い結果を得ることができ,複雑なOMタスクにおける性能を著しく向上させることができることがわかった。

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