論文の概要: Leveraging Large Language Models for Entity Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20624v1
• Date: Fri, 31 May 2024 05:22:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 15:26:33.642607
• Title: Leveraging Large Language Models for Entity Matching
• Title（参考訳）: エンティティマッチングのための大規模言語モデルを活用する
• Authors: Qianyu Huang, Tongfang Zhao,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)のエンティティマッチング(EM)への応用について検討する。 LLMは、高度なセマンティック理解とコンテキスト能力を活用して、EMにトランスフォーメーションポテンシャルを提供する。 我々は,弱い監督と教師なしのアプローチをEMに適用する関連研究をレビューし,LLMがこれらの手法をどのように拡張できるかを強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Entity matching (EM) is a critical task in data integration, aiming to identify records across different datasets that refer to the same real-world entities. Traditional methods often rely on manually engineered features and rule-based systems, which struggle with diverse and unstructured data. The emergence of Large Language Models (LLMs) such as GPT-4 offers transformative potential for EM, leveraging their advanced semantic understanding and contextual capabilities. This vision paper explores the application of LLMs to EM, discussing their advantages, challenges, and future research directions. Additionally, we review related work on applying weak supervision and unsupervised approaches to EM, highlighting how LLMs can enhance these methods.
• Abstract（参考訳）: エンティティマッチング(EM)は、データ統合において重要なタスクであり、同じ現実世界のエンティティを参照するさまざまなデータセット間でレコードを識別することを目的としている。 従来の手法は手動で設計された機能やルールベースのシステムに依存しており、多様で非構造的なデータに悩まされている。 GPT-4のような大規模言語モデル(LLM)の出現は、その高度な意味的理解と文脈的能力を活用して、EMの変革的なポテンシャルを提供する。 本稿では,LLMのEMへの応用について検討し,そのメリット,課題,今後の研究方向性について論じる。 さらに,弱い監督と教師なしのアプローチをEMに適用する関連研究を概説し,LLMがこれらの手法をどのように拡張できるかを強調した。

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