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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03962v7
• Date: Wed, 04 Jun 2025 15:11:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 16:24:48.752402
• 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: 本稿では,第2相テキスト前処理による不要な偽マッピングを修復する2つの新しい手法を提案する。 ひとつはアドホックな論理に基づく修復手法で、オントロジー固有のチェックを用いて、偽のマッピングを引き起こす一般的な単語を見つける。 もう1つはポストホックLSMベースの修復アプローチです。
• 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). We propose two novel approaches to repair unwanted false mappings caused by Phase 2 text preprocessing. One is an ad hoc logic-based repair approach that employs an ontology-specific check to find common words that cause false mappings. These words are stored in a reserved word set and applied before the text preprocessing. By leveraging the power of large language models (LLMs), we also propose a post hoc LLM-based repair approach. This approach utilises the strong background knowledge provided by LLMs to repair non-existent and counter-intuitive false mappings after the text preprocessing. It also overcomes the tendency towards unstable true mappings by injecting the classic text preprocessing pipeline via function calling. The experimental results show that these two approaches can improve the matching correctness and the overall matching performance.
• 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,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。 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相テキスト前処理による不要な偽マッピングを修復する2つの新しい手法を提案する。 ひとつはアドホックな論理に基づく修復手法で、オントロジー固有のチェックを用いて、偽のマッピングを引き起こす一般的な単語を見つける。 これらの単語は予約されたワードセットに格納され、テキスト前処理の前に適用される。 大規模言語モデル(LLM)のパワーを活用して,ポストホックLLMベースの修復手法を提案する。 このアプローチは、LLMによって提供される強い背景知識を利用して、テキスト前処理後の非存在的で直観的でない偽のマッピングを修復する。 また、関数呼び出しを通じて古典的なテキスト前処理パイプラインを注入することで、不安定な真のマッピングの傾向を克服する。 実験の結果,これらの2つの手法は一致の正しさと全体の一致性能を改善することができることがわかった。

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