論文の概要: KcMF: A Knowledge-compliant Framework for Schema and Entity Matching with Fine-tuning-free LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12480v2
• Date: Mon, 17 Feb 2025 07:23:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 16:13:23.04822
• Title: KcMF: A Knowledge-compliant Framework for Schema and Entity Matching with Fine-tuning-free LLMs
• Title（参考訳）: KcMF: スキーマとエンティティマッチングのための知識に準拠したフレームワーク
• Authors: Yongqin Xu, Huan Li, Ke Chen, Lidan Shou,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、タスク命令に関する幻覚や混乱に悩まされる。 本研究では、ドメイン固有の微調整を必要とせず、これらの問題に対処する知識-互換性マッチングフレームワーク(KcMF)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.376057807754668
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Schema matching (SM) and entity matching (EM) tasks are crucial for data integration. While large language models (LLMs) have shown promising results in these tasks, they suffer from hallucinations and confusion about task instructions. This study presents the Knowledge-Compliant Matching Framework (KcMF), an LLM-based approach that addresses these issues without the need for domain-specific fine-tuning. KcMF employs a once-and-for-all pseudo-code-based task decomposition strategy to adopt natural language statements that guide LLM reasoning and reduce confusion across various task types. We also propose two mechanisms, Dataset as Knowledge (DaK) and Example as Knowledge (EaK), to build domain knowledge sets when unstructured domain knowledge is lacking. Moreover, we introduce a result-ensemble strategy to leverage multiple knowledge sources and suppress badly formatted outputs. Extensive evaluations confirm that KcMF clearly enhances five LLM backbones in both SM and EM tasks while outperforming the non-LLM competitors by an average F1-score of 17.93%.
• Abstract（参考訳）: スキーママッチング(SM)とエンティティマッチング(EM)タスクは、データ統合に不可欠である。 大規模言語モデル(LLM)はこれらのタスクにおいて有望な結果を示しているが、それらは幻覚とタスク命令に関する混乱に悩まされている。 本研究では、ドメイン固有の微調整を必要とせずにこれらの問題に対処するLLMベースのアプローチであるKcMF(Knowledge-Compliant Matching Framework)を提案する。 KcMFは、LLM推論をガイドし、様々なタスクタイプ間の混乱を軽減する自然言語ステートメントを採用するために、擬似コードベースのタスク分解戦略を採用している。 また、構造化されていないドメイン知識が不足している場合にドメイン知識セットを構築するために、Dataset as Knowledge (DaK) と Example as Knowledge (EaK) の2つのメカニズムを提案する。 さらに,複数の知識源を活用する結果アンサンブル戦略を導入し,粗悪な出力を抑える。 大規模な評価では、KcMFはSMタスクとEMタスクの両方において5つのLCMバックボーンを強化し、平均17.93%のF1スコアで非LLM競合より優れていた。

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