論文の概要: Matchmaker: Self-Improving Large Language Model Programs for Schema Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.24105v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 16:34:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:00:57.589452
• Title: Matchmaker: Self-Improving Large Language Model Programs for Schema Matching
• Title（参考訳）: Matchmaker: スキーママッチングのための大規模言語モデルプログラムの自己改善
• Authors: Nabeel Seedat, Mihaela van der Schaar,
• Abstract要約: 本稿では,スキーママッチングのための合成言語モデルプログラムを提案する。 Matchmakerは、ラベル付きデモを必要とせずに、ゼロショットで自己改善する。 実証的に、Matchmakerが以前のMLベースのアプローチより優れている実世界の医療スキーママッチングベンチマークを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.23571456538149
• License:
• Abstract: Schema matching -- the task of finding matches between attributes across disparate data sources with different tables and hierarchies -- is critical for creating interoperable machine learning (ML)-ready data. Addressing this fundamental data-centric problem has wide implications, especially in domains like healthcare, finance and e-commerce -- but also has the potential to benefit ML models more generally, by increasing the data available for ML model training. However, schema matching is a challenging ML task due to structural/hierarchical and semantic heterogeneity between different schemas. Previous ML approaches to automate schema matching have either required significant labeled data for model training, which is often unrealistic or suffer from poor zero-shot performance. To this end, we propose Matchmaker - a compositional language model program for schema matching, comprised of candidate generation, refinement and confidence scoring. Matchmaker also self-improves in a zero-shot manner without the need for labeled demonstrations via a novel optimization approach, which constructs synthetic in-context demonstrations to guide the language model's reasoning process. Empirically, we demonstrate on real-world medical schema matching benchmarks that Matchmaker outperforms previous ML-based approaches, highlighting its potential to accelerate data integration and interoperability of ML-ready data.
• Abstract（参考訳）: 異なるテーブルと階層を持つ異なるデータソース間の属性間のマッチを見つけるタスクであるスキーママッチングは、相互運用可能な機械学習(ML)対応データを作成する上で極めて重要である。 この基本的なデータ中心の問題に対処することは、特に医療、金融、eコマースといった分野において幅広い意味を持つが、MLモデルのトレーニングに利用可能なデータを増やすことで、より一般的にMLモデルに恩恵をもたらす可能性がある。 しかし、スキーママッチングは、異なるスキーマ間の構造的・階層的・意味的不均一性のため、困難なMLタスクである。 スキーママッチングを自動化する従来のMLアプローチでは、モデルトレーニングに重要なラベル付きデータが必要であったり、非現実的であったり、ゼロショットのパフォーマンスが低かったりしていた。 そこで本研究では,スキーママッチングのための合成言語モデルプログラムであるMatchmakerを提案する。 また、Matchmakerは、新しい最適化アプローチを通じてラベル付けされたデモを必要とせずに、ゼロショットで自己改善する。 実証的に、Matchmakerが以前のMLベースのアプローチより優れている実世界の医療スキーママッチングベンチマークを実証し、ML対応データのデータ統合と相互運用性を加速する可能性を強調した。

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