論文の概要: How Does A Text Preprocessing Pipeline Affect Ontology Syntactic Matching?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03962v4
• Date: Sun, 02 Mar 2025 13:52:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-04 16:10:14.091367
• Title: How Does A Text Preprocessing Pipeline Affect Ontology Syntactic Matching?
• Title（参考訳）: テキスト前処理パイプラインはオントロジーの構文マッチングにどのように影響するか?
• Authors: Zhangcheng Qiang, Kerry Taylor, Weiqing Wang,
• Abstract要約: ジェネリックテキスト前処理パイプライン、トークン化、正規化、停止語除去、ステミング/レマティゼーション。 テキスト前処理パイプラインが8オントロジーアライメント評価イニシアチブ(OAEI)トラックの構文OMに与える影響について検討した。 提案手法は,擬似写像の原因となる一般的な単語を見つけるために,アドホックチェックを用いた新しい文脈ベースのパイプライン修復手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.222245509121683
• License:
• Abstract: The generic text preprocessing pipeline, comprising Tokenisation, Normalisation, Stop Words Removal, and Stemming/Lemmatisation, has been implemented in many systems for syntactic ontology matching (OM). However, the lack of standardisation in text preprocessing creates diversity in mapping results. In this paper, we investigate the effect of the text preprocessing pipeline on syntactic OM in 8 Ontology Alignment Evaluation Initiative (OAEI) tracks with 49 distinct alignments. We find that Phase 1 text preprocessing (Tokenisation and Normalisation) is currently more effective than Phase 2 text preprocessing (Stop Words Removal and Stemming/Lemmatisation). To repair the less effective Phase 2 text preprocessing caused by unwanted false mappings, we propose a novel context-based pipeline repair approach that employs an ad hoc check to find common words that cause false mappings. These words are stored in a reserved word set and applied in text preprocessing. The experimental results show that our approach improves the matching correctness and the overall matching performance. We also discuss the integration of the classical text preprocessing pipeline with modern large language models (LLMs). We recommend that LLMs inject the text preprocessing pipeline via function calling to avoid the tendency towards unstable true mappings produced by prompt-based LLM approaches, and use LLMs to repair false mappings generated by the text preprocessing pipeline.
• Abstract（参考訳）: Tokenisation, Normalisation, Stop Words removed, and Stemming/Lemmatisationを含む汎用テキスト前処理パイプラインは、構文オントロジーマッチング(OM)のための多くのシステムで実装されている。 しかし、テキスト前処理における標準化の欠如は、マッピング結果の多様性を生み出している。 本稿では,49個のアライメントを持つ8オントロジーアライメント評価イニシアチブ(OAEI)トラックの構文OMに対するテキスト前処理パイプラインの効果について検討する。 現在,第1相テキスト前処理(トークン化と正規化)は第2相テキスト前処理(ストップワード除去とステミング/レマタイズ)よりも有効であることがわかった。 不要な偽マッピングによる低効率な第2相テキスト前処理を修復するために,アドホックチェックを用いて,偽マッピングの原因となる一般的な単語を見つける,コンテキストベースのパイプライン修復手法を提案する。 これらの単語は予約された単語セットに格納され、テキスト前処理に適用される。 実験の結果,提案手法は一致の正しさと全体の一致性能を改善した。 また,従来のテキスト前処理パイプラインと現代大規模言語モデル(LLM)の統合についても論じる。 我々は,LLMが関数呼び出しによってテキスト前処理パイプラインを注入して,プロンプトベースのLLMアプローチによる不安定な真のマッピングの傾向を回避することを推奨し,テキスト前処理パイプラインが生成した誤マッピングの修復にLLMを使用することを推奨する。

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