ReMatchは、機械学習アプローチの限界を超えて、スキーママッチングの能力を向上させ、他の機械学習手法を凌駕します。この手法は事前定義されたマッピングやモデルトレーニング、ソースデータへのアクセスが不要であり、LLMの生成能力とテキスト理解力を活用して2つのスキーマ間で意味論的ランキングを行います。具体的には、ソーススキーマ属性とターゲットスキーマテーブルを構造化ドキュメントとして表現し、各ソース属性に対して最も意味的に類似したターゲットテーブルドキュメントを取得し、それらの候補セットからマッピング可能な対応関係を特定します。これにより、ReMatchは事前定義されたマッピングやモデルトレーニング、ソースデータへのアクセスが不要であります。
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