論文の概要: SMoG: Schema Matching on Graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.20285v1
• Date: Tue, 25 Nov 2025 13:13:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-26 17:37:04.475011
• Title: SMoG: Schema Matching on Graph
• Title（参考訳）: SMoG: グラフ上のスキーママッチング
• Authors: Mingyu Jeon, Jaeyoung Suh, Suwan Cho,
• Abstract要約: 本稿では,イテレータを利用した新しいフレームワークであるSMoG(Matching on Graph)を紹介する。 知識グラフ質問(Knowledge Graph Question An- Swering)で成功した戦略にインスパイアされた,単純な1ホップのSPARQLクエリの実行。 実世界のメドカルデータセットの実験結果は、SMoGが最先端のベースラインに匹敵するパフォーマンスを達成することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Schema matching is a critical task in data integration, par- ticularly in the medical domain where disparate Electronic Health Record (EHR) systems must be aligned to standard models like OMOP CDM. While Large Language Models (LLMs) have shown promise in schema matching, they suf- fer from hallucination and lack of up-to-date domain knowl- edge. Knowledge Graphs (KGs) offer a solution by pro- viding structured, verifiable knowledge. However, existing KG-augmented LLM approaches often rely on inefficient complex multi-hop queries or storage-intensive vector-based retrieval methods. This paper introduces SMoG (Schema Matching on Graph), a novel framework that leverages iter- ative execution of simple 1-hop SPARQL queries, inspired by successful strategies in Knowledge Graph Question An- swering (KGQA). SMoG enhances explainability and relia- bility by generating human-verifiable query paths while sig- nificantly reducing storage requirements by directly querying SPARQL endpoints. Experimental results on real-world med- ical datasets demonstrate that SMoG achieves performance comparable to state-of-the-art baselines, validating its effec- tiveness and efficiency in KG-augmented schema matching.
• Abstract（参考訳）: スキーママッチングは、OMOP CDMのような標準モデルと異なる電子健康記録(EHR)システムが一致しなければならない医療領域において、データ統合において重要なタスクである。 大規模言語モデル(LLM)はスキーママッチングにおいて有望であることを示しているが、幻覚や最新のドメインノウルエッジの欠如を免れた。 知識グラフ(KGs)は、人工的な構造化された検証可能な知識による解決策を提供する。 しかし、既存の KG 拡張 LLM アプローチは、しばしば非効率な複雑なマルチホップクエリやストレージ集約ベクトルベースの検索手法に依存している。 本稿では,SMOG(Schema Matching on Graph)という,単純な1ホップSPARQLクエリの反復的実行を活用する新しいフレームワークについて紹介する。 SMoGは、人間検証可能なクエリパスを生成しながら、SPARQLエンドポイントを直接クエリすることで、ストレージ要求を大幅に削減することで、説明可能性とリア能力を向上させる。 実世界のメドカルデータセットによる実験結果から、SMoGは最先端のベースラインに匹敵する性能を達成し、KG拡張スキーママッチングにおけるエフェック対応性と効率性を検証した。

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