Complex Ontology Matching with Large Language Model Embeddings

📄 arXiv: 2502.13619v1 📥 PDF

作者: Guilherme Sousa, Rinaldo Lima, Cassia Trojahn

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-02-19

💡 一句话要点

提出一种融合大型语言模型嵌入的复杂本体匹配方法，显著提升了匹配的表达能力。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 本体匹配 知识图谱 大型语言模型 嵌入表示 语义相似度

📋 核心要点

  1. 现有本体匹配方法在表达能力方面存在不足，未能充分利用大型语言模型（LLM）的潜力。
  2. 该论文提出一种新方法，将LLM集成到本体匹配中，通过匹配实例子图的相似环境来生成表达性对应关系。
  3. 实验结果表明，集成LLM的方法显著优于其他嵌入模型，在F-measure指标上提升了45%。

📝 摘要（中文）

本体匹配，更广泛地说是知识图谱匹配，是一项具有挑战性的任务，其表达能力尚未得到充分解决。尽管嵌入和语言模型越来越多地用于此任务，但生成表达性对应关系的方法仍然没有充分利用这些模型，特别是大型语言模型（LLM）。本文提出了一种将LLM集成到基于对齐需求和ABox关系发现的表达性对应关系生成方法中。对应关系的生成是通过匹配实例子图的相似环境来执行的。LLM的集成导致了不同的架构修改，包括标签相似性、子图匹配和实体匹配。论文比较了词嵌入、句子嵌入和基于LLM的嵌入的性能。结果表明，集成LLM超越了所有其他模型，使该方法的基础版本在F-measure上提高了45%。

🔬 方法详解

问题定义：本体匹配旨在发现不同本体中语义上对应的实体。现有方法，特别是那些依赖嵌入的方法，在处理复杂关系和生成表达性对应关系方面存在局限性，未能充分利用大型语言模型蕴含的丰富知识。

核心思路：该论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语义表示能力，通过匹配实例子图的相似环境来生成更具表达力的本体对应关系。通过将LLM融入到标签相似性、子图匹配和实体匹配等关键步骤中，提升了匹配的准确性和表达能力。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 对齐需求分析：确定需要匹配的本体实体。2) ABox关系发现：挖掘实例子图之间的关系。3) 基于LLM的嵌入生成：利用LLM生成实体、标签和子图的嵌入表示。4) 对应关系生成：通过匹配实例子图的相似环境来生成对应关系，其中相似度计算基于LLM嵌入。5) 评估与优化：评估生成的对应关系，并进行优化。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将大型语言模型（LLM）深度集成到本体匹配流程中，并将其应用于标签相似性、子图匹配和实体匹配等多个环节。这与传统方法仅使用简单的词嵌入或句子嵌入有本质区别，能够更好地捕捉实体之间的复杂语义关系。

关键设计：具体的技术细节包括：1) 使用特定的LLM模型（具体模型未知）生成实体和关系的嵌入表示。2) 设计了基于LLM嵌入的相似度计算方法，用于衡量标签、子图和实体之间的相似度。3) 采用了特定的子图匹配算法（具体算法未知），并对其进行了优化，以适应LLM嵌入的特点。4) 损失函数和参数设置的具体细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在本体匹配任务中取得了显著的性能提升。与基线方法相比，集成LLM的方法在F-measure指标上提高了45%。这表明LLM在本体匹配中具有巨大的潜力，能够有效提升匹配的准确性和表达能力。该结果验证了将LLM融入本体匹配流程的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于知识图谱集成、数据互操作性、语义搜索等领域。通过提升本体匹配的准确性和表达能力，可以更好地整合不同来源的知识，提高信息检索的效率和质量，并为智能应用提供更可靠的知识基础。未来，该方法有望在医疗、金融等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Ontology, and more broadly, Knowledge Graph Matching is a challenging task in which expressiveness has not been fully addressed. Despite the increasing use of embeddings and language models for this task, approaches for generating expressive correspondences still do not take full advantage of these models, in particular, large language models (LLMs). This paper proposes to integrate LLMs into an approach for generating expressive correspondences based on alignment need and ABox-based relation discovery. The generation of correspondences is performed by matching similar surroundings of instance sub-graphs. The integration of LLMs results in different architectural modifications, including label similarity, sub-graph matching, and entity matching. The performance word embeddings, sentence embeddings, and LLM-based embeddings, was compared. The results demonstrate that integrating LLMs surpasses all other models, enhancing the baseline version of the approach with a 45\% increase in F-measure.