論文の概要: Prompt-Matcher: Leveraging Large Models to Reduce Uncertainty in Schema Matching Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14507v3
• Date: Thu, 06 Mar 2025 10:26:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 12:14:09.144163
• Title: Prompt-Matcher: Leveraging Large Models to Reduce Uncertainty in Schema Matching Results
• Title（参考訳）: Prompt-Matcher: スキーママッチング結果の不確かさを低減するために大規模モデルを活用する
• Authors: Longyu Feng, Huahang Li, Chen Jason Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルの特定のプロンプトを用いた細粒度対応検証に基づく新しい手法を提案する。 本手法は,(1)対応選択アルゴリズム,(2)対応検証,(3)確率分布の更新の3つの主成分からなる反復ループである。 本稿では,計算効率においてブルートアルゴリズムを著しく上回る新しい$(1-1/e)$-approximationアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.13107643869251
• License:
• Abstract: Schema matching is the process of identifying correspondences between the elements of two given schemata, essential for database management systems, data integration, and data warehousing. For datasets across different scenarios, the optimal schema matching algorithm is different. For single algorithm, hyperparameter tuning also cases multiple results. All results assigned equal probabilities are stored in probabilistic databases to facilitate uncertainty management. The substantial degree of uncertainty diminishes the efficiency and reliability of data processing, thereby precluding the provision of more accurate information for decision-makers. To address this problem, we introduce a new approach based on fine-grained correspondence verification with specific prompt of Large Language Model. Our approach is an iterative loop that consists of three main components: (1) the correspondence selection algorithm, (2) correspondence verification, and (3) the update of probability distribution. The core idea is that correspondences intersect across multiple results, thereby linking the verification of correspondences to the reduction of uncertainty in candidate results. The task of selecting an optimal correspondence set to maximize the anticipated uncertainty reduction within a fixed budgetary framework is established as an NP-hard problem. We propose a novel $(1-1/e)$-approximation algorithm that significantly outperforms brute algorithm in terms of computational efficiency. To enhance correspondence verification, we have developed two prompt templates that enable GPT-4 to achieve state-of-the-art performance across two established benchmark datasets. Our comprehensive experimental evaluation demonstrates the superior effectiveness and robustness of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: スキーママッチングは、与えられた2つのスキーマの要素間の対応を識別するプロセスであり、データベース管理システム、データ統合、データウェアハウスに必須である。 異なるシナリオにわたるデータセットでは、最適なスキーママッチングアルゴリズムが異なる。 単一アルゴリズムでは、ハイパーパラメータチューニングは複数の結果も含む。 等確率に割り当てられた全ての結果は、不確実性管理を容易にするために確率データベースに格納される。 かなりの不確実性は、データ処理の効率と信頼性を低下させ、意思決定者に対してより正確な情報の提供を先取りする。 この問題に対処するために,大規模言語モデルの特定のプロンプトを用いた細粒度対応検証に基づく新しい手法を提案する。 本手法は,(1)対応選択アルゴリズム,(2)対応検証,(3)確率分布の更新の3つの主成分からなる反復ループである。 中心となる考え方は、対応が複数の結果にまたがって交わることであり、それによって、対応の検証と候補結果の不確かさの低減がリンクされる。 NPハード問題として、固定予算枠内での予測不確実性の低減を最大化する最適な対応セットを選択するタスクを確立する。 本稿では,計算効率においてブルートアルゴリズムを著しく上回る新しい$(1-1/e)$-approximationアルゴリズムを提案する。 対応検証を強化するために,GPT-4が2つの確立されたベンチマークデータセットに対して,最先端性能を実現するための2つのプロンプトテンプレートを開発した。 本研究の総合的な実験評価は,提案手法の有効性とロバスト性を示すものである。

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