面向 SemEval-2025 任务 5 的 Homa 系统：使用 OntoAligner 将图书馆记录与本体对齐以实现主题标注
计算与语言
2025-05-01 v1 人工智能
摘要
本文介绍了我们的系统 Homa，用于 SemEval-2025 任务 5：主题标注，该任务旨在自动为来自 TIBKAT 的技术记录分配主题标签。我们利用 OntoAligner——一种模块化的本体对齐工具包——通过集成检索增强生成（RAG）技术来解决该任务。我们的 метод将主题标注问题形式化为对齐任务，依据语义相似性将记录与 GND 类别匹配。我们评估了 OntoAligner 在主题索引中的可适应性，并分析了其在处理多语言记录方面的效果。实验结果表明，此方法的优势与局限性，突显了本体对齐技术在改进数字图书馆主题标注方面的潜力。
关键词
引用
@article{arxiv.2504.21474,
title = {Homa at SemEval-2025 Task 5: Aligning Librarian Records with OntoAligner for Subject Tagging},
author = {Hadi Bayrami Asl Tekanlou and Jafar Razmara and Mahsa Sanaei and Mostafa Rahgouy and Hamed Babaei Giglou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.21474},
year = {2025}
}
备注
7 pages, 4 figures, accepted to the LLMs4Subjects shared task at SemEval2025