Leveraging Knowledge Graphs for Matching Heterogeneous Entities and Explanation
Notice bibliographique
Résumé
Entity matching (EM), also known as record linkage, is crucial in data integration, cleaning, and knowledge base construction. Modern matching techniques leverage deep learning and pre-trained language models (PLMs) to effectively identify matching records, showcasing significant advancements over traditional methods. However, certain critical matching aspects have received limited attention in these techniques. They heavily rely on PLMs’ encodings and face challenges in integrating external sources of knowledge to enhance matching accuracy. Additionally, these techniques often lack transparency, impeding users’ understanding of the underlying rationale for matching decisions. Furthermore, they exhibit limitations and decreased performance in handling heterogeneous records from datasets with diverse schemas. This paper presents EXKG, a novel technique that addresses these challenges and effectively matches heterogeneous records with varying attributes. EXKG combines the power of knowledge graphs (KGs) and PLMs to perform record linkage while offering explanatory insights into the matching results. We demonstrate that EXKG achieves competitive performance through experimental studies compared to state-of-the-art matching techniques. As a by-product, our solution generates explanations that give end users a comprehensive understanding of the matching process. We evaluate the quality of these explanations by using a user study and show they empower end users to make informed decisions
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».