探索大语言模型在本体对齐中的应用
人工智能
2023-09-15 v1 计算与语言
机器学习
摘要
本工作研究了近期生成式大语言模型(LLM),如 GPT 系列与 Flan-T5,在本体对齐中用于识别跨本体概念等价映射的适用性。为测试 Flan-T5-XXL 与 GPT-3.5-turbo 的零样本性能,我们利用了 OAEI Bio-ML 赛道两个等价匹配数据集中的具有挑战性的子集,并考虑概念标签与结构上下文。初步结果表明,在精心设计的框架与提示下,LLM 有潜力超越现有的本体对齐系统(如 BERTMap)。
引用
@article{arxiv.2309.07172,
title = {Exploring Large Language Models for Ontology Alignment},
author = {Yuan He and Jiaoyan Chen and Hang Dong and Ian Horrocks},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.07172},
year = {2023}
}
备注
Accepted at ISWC 2023 (Posters and Demos)