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来自:大语言模型论文跟踪进入星球 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230827_4246280.46203389191156397.jpeg) HuggingAI 2024-03-28 04:00 利用大型语言模型发掘关系,实现实体匹配的精确区分 在数据整合和清洗领域,准确实现实体匹配至关重要,它对于执行模糊连接和去重等任务起着核心作用。传统方法试图通过编辑距离、Jaccard相似度等技术,以及嵌入技术和深度神经网络,比如GPT这样的大型语言模型的进步,来解决术语模糊的问题。但实体匹配的真正难题不仅在于术语的不确定性,更在于如何界定“匹配”的标准,特别是在整合外部数据库时。由于实体的细节程度和粒度不同,这种歧义使得精确匹配变得更加困难。我们提出了一种创新的方法,不再单纯追求实体间的语义相似性,而是转而关注理解和明确实体间“关系”的定义,这对于解决匹配过程中的歧义至关重要。通过预设与当前任务相关的关系集,我们的方法使得分析师能够更加高效地处理从精确匹配到概念关联实体的各种相似性问题。 原文链接:[\[2403.17344\] Disambiguate Entity Matching through ...](https://arxiv.org/abs/2403.17344 "[2403.17344] Disambiguate Entity Matching through ...") #arXiv论文# #RAG# #数据整合# #实体匹配# 展开全部 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230827_5298360.4296370301489094.jpeg) arXiv论文 RAG 数据整合 实体匹配来自:大语言模型论文跟踪进入星球 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230827_4087640.5667713488063059.jpeg) HuggingAI 2024-03-28 04:00 利用大型语言模型发掘关系,实现实体匹配的精确区分 在数据整合和清洗领域,准确实现实体匹配至关重要,它对于执行模糊连接和去重等任务起着核心作用。传统方法试图通过编辑距离、Jaccard相似度等技术,以及嵌入技术和深度神经网络,比如GPT这样的大型语言模型的进步,来解决术语模糊的问题。但实体匹配的真正难题不仅在于术语的不确定性,更在于如何界定“匹配”的标准,特别是在整合外部数据库时。由于实体的细节程度和粒度不同,这种歧义使得精确匹配变得更加困难。我们提出了一种创新的方法,不再单纯追求实体间的语义相似性,而是转而关注理解和明确实体间“关系”的定义,这对于解决匹配过程中的歧义至关重要。通过预设与当前任务相关的关系集,我们的方法使得分析师能够更加高效地处理从精确匹配到概念关联实体的各种相似性问题。 原文链接:[\[2403.17344\] Disambiguate Entity Matching through ...](https://arxiv.org/abs/2403.17344 "[2403.17344] Disambiguate Entity Matching through ...") #arXiv论文# #RAG# #数据整合# #实体匹配# 展开全部 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230827_5861420.035466727189476965.jpeg) arXiv论文 RAG 数据整合 实体匹配来自:大语言模型论文跟踪进入星球 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230827_4320530.45014738242093755.jpeg) HuggingAI 2024-03-28 04:00 利用大型语言模型发掘关系,实现实体匹配的精确区分 在数据整合和清洗领域,准确实现实体匹配至关重要,它对于执行模糊连接和去重等任务起着核心作用。传统方法试图通过编辑距离、Jaccard相似度等技术,以及嵌入技术和深度神经网络,比如GPT这样的大型语言模型的进步,来解决术语模糊的问题。但实体匹配的真正难题不仅在于术语的不确定性,更在于如何界定“匹配”的标准,特别是在整合外部数据库时。由于实体的细节程度和粒度不同,这种歧义使得精确匹配变得更加困难。我们提出了一种创新的方法,不再单纯追求实体间的语义相似性,而是转而关注理解和明确实体间“关系”的定义,这对于解决匹配过程中的歧义至关重要。通过预设与当前任务相关的关系集,我们的方法使得分析师能够更加高效地处理从精确匹配到概念关联实体的各种相似性问题。 原文链接:[\[2403.17344\] Disambiguate Entity Matching through ...](https://arxiv.org/abs/2403.17344 "[2403.17344] Disambiguate Entity Matching through ...") #arXiv论文# #RAG# #数据整合# #实体匹配# 展开全部 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230827_6182300.21721425392857796.jpeg) arXiv论文 RAG 数据整合 实体匹配来自:大语言模型论文跟踪进入星球 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230827_4241250.030523614934391485.jpeg) HuggingAI 2024-03-28 04:00 利用大型语言模型发掘关系,实现实体匹配的精确区分 在数据整合和清洗领域,准确实现实体匹配至关重要,它对于执行模糊连接和去重等任务起着核心作用。传统方法试图通过编辑距离、Jaccard相似度等技术,以及嵌入技术和深度神经网络,比如GPT这样的大型语言模型的进步,来解决术语模糊的问题。但实体匹配的真正难题不仅在于术语的不确定性,更在于如何界定“匹配”的标准,特别是在整合外部数据库时。由于实体的细节程度和粒度不同,这种歧义使得精确匹配变得更加困难。我们提出了一种创新的方法,不再单纯追求实体间的语义相似性,而是转而关注理解和明确实体间“关系”的定义,这对于解决匹配过程中的歧义至关重要。通过预设与当前任务相关的关系集,我们的方法使得分析师能够更加高效地处理从精确匹配到概念关联实体的各种相似性问题。 原文链接:[\[2403.17344\] Disambiguate Entity Matching through ...](https://arxiv.org/abs/2403.17344 "[2403.17344] Disambiguate Entity Matching through ...") #arXiv论文# #RAG# #数据整合# #实体匹配# 展开全部 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230827_6184720.16384087487875965.jpeg) arXiv论文 RAG 数据整合 实体匹配来自:大语言模型论文跟踪进入星球 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230827_4221010.9476511528848647.jpeg) HuggingAI 2024-03-28 04:00 利用大型语言模型发掘关系,实现实体匹配的精确区分 在数据整合和清洗领域,准确实现实体匹配至关重要,它对于执行模糊连接和去重等任务起着核心作用。传统方法试图通过编辑距离、Jaccard相似度等技术,以及嵌入技术和深度神经网络,比如GPT这样的大型语言模型的进步,来解决术语模糊的问题。但实体匹配的真正难题不仅在于术语的不确定性,更在于如何界定“匹配”的标准,特别是在整合外部数据库时。由于实体的细节程度和粒度不同,这种歧义使得精确匹配变得更加困难。我们提出了一种创新的方法,不再单纯追求实体间的语义相似性,而是转而关注理解和明确实体间“关系”的定义,这对于解决匹配过程中的歧义至关重要。通过预设与当前任务相关的关系集,我们的方法使得分析师能够更加高效地处理从精确匹配到概念关联实体的各种相似性问题。 原文链接:[\[2403.17344\] Disambiguate Entity Matching through ...](https://arxiv.org/abs/2403.17344 "[2403.17344] Disambiguate Entity Matching through ...") #arXiv论文# #RAG# #数据整合# #实体匹配# 展开全部 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230827_6759100.05741262140479031.jpeg) arXiv论文 RAG 数据整合 实体匹配来自:大语言模型论文跟踪进入星球 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230827_5207090.056691742951991864.jpeg) HuggingAI 2024-03-28 04:00 利用大型语言模型发掘关系,实现实体匹配的精确区分 在数据整合和清洗领域,准确实现实体匹配至关重要,它对于执行模糊连接和去重等任务起着核心作用。传统方法试图通过编辑距离、Jaccard相似度等技术,以及嵌入技术和深度神经网络,比如GPT这样的大型语言模型的进步,来解决术语模糊的问题。但实体匹配的真正难题不仅在于术语的不确定性,更在于如何界定“匹配”的标准,特别是在整合外部数据库时。由于实体的细节程度和粒度不同,这种歧义使得精确匹配变得更加困难。我们提出了一种创新的方法,不再单纯追求实体间的语义相似性,而是转而关注理解和明确实体间“关系”的定义,这对于解决匹配过程中的歧义至关重要。通过预设与当前任务相关的关系集,我们的方法使得分析师能够更加高效地处理从精确匹配到概念关联实体的各种相似性问题。 原文链接:[\[2403.17344\] Disambiguate Entity Matching through ...](https://arxiv.org/abs/2403.17344 "[2403.17344] Disambiguate Entity Matching through ...") #arXiv论文# #RAG# #数据整合# #实体匹配# 展开全部 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230827_6817930.7365507596771461.jpeg) arXiv论文 RAG 数据整合 实体匹配来自:大语言模型论文跟踪进入星球 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230827_5270130.5668737305116199.jpeg) HuggingAI 2024-03-28 04:00 利用大型语言模型发掘关系,实现实体匹配的精确区分 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在数据整合和清洗领域,准确实现实体匹配至关重要,它对于执行模糊连接和去重等任务起着核心作用。传统方法试图通过编辑距离、Jaccard相似度等技术,以及嵌入技术和深度神经网络,比如GPT这样的大型语言模型的进步,来解决术语模糊的问题。但实体匹配的真正难题不仅在于术语的不确定性,更在于如何界定“匹配”的标准,特别是在整合外部数据库时。由于实体的细节程度和粒度不同,这种歧义使得精确匹配变得更加困难。我们提出了一种创新的方法,不再单纯追求实体间的语义相似性,而是转而关注理解和明确实体间“关系”的定义,这对于解决匹配过程中的歧义至关重要。通过预设与当前任务相关的关系集,我们的方法使得分析师能够更加高效地处理从精确匹配到概念关联实体的各种相似性问题。 原文链接:[\[2403.17344\] Disambiguate Entity Matching through ...](https://arxiv.org/abs/2403.17344 "[2403.17344] Disambiguate Entity Matching through ...") #arXiv论文# #RAG# #数据整合# #实体匹配# 展开全部 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230827_7069730.39396558420856254.jpeg) arXiv论文 RAG 数据整合 实体匹配
yg9538
2024年3月30日 23:08
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