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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03962v5
• Date: Mon, 31 Mar 2025 16:35:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 15:20:30.709532
• 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: 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ます。 第1相テキスト前処理(トークン化・正規化)は第2相テキスト前処理(ストップワード除去・ステミング・レマトゼーション)よりも効果的である 本稿では,ポストホックチェックを用いた文脈に基づく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: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The classic 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 more effective than Phase 2 text preprocessing (Stop Words Removal and Stemming/Lemmatisation). To repair the unwanted false mappings caused by Phase 2 text preprocessing, we propose a novel context-based pipeline repair approach that employs a post 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 then consider the broader integration of the classic text preprocessing pipeline with modern large language models (LLMs) for OM. We recommend that (1) the text preprocessing pipeline be injected via function calling into LLMs to avoid the tendency towards unstable true mappings produced by LLM prompting; or (2) LLMs be used to repair non-existent and counter-intuitive false mappings generated by the text preprocessing pipeline.
• Abstract（参考訳）: Tokenisation, Normalisation, Stop Words removed, and Stemming/Lemmatisationを含む古典的な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,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)における構文OMに与える影響について検討する。 その結果,第1相のテキスト前処理は第2相のテキスト前処理よりも効果的であることが判明した(Stop Words removal and Stemming/Lemmatisation)。 本稿では,第2相のテキスト前処理による不要な偽マッピングを修復するために,ポストホックチェックを用いた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。 次に、従来のテキスト前処理パイプラインと、OMのための近代的な大規模言語モデル(LLM)とのより広範な統合を検討します。 LLMが生成する不安定な真のマッピングの傾向を回避するために,(1) テキスト前処理パイプラインを LLM に呼び出し,(2) テキスト前処理パイプラインが生成する非存在的かつ直観的でない偽マッピングを修復するために, テキスト前処理パイプラインを LLM に注入することを推奨する。

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