大規模言語モデルを用いたエンティティマッチング：構造化推論アプローチ

この研究は、エンティティマッチングという難題に対して、大規模言語モデル（LLM）の新しい応用を探求しています。 論文の構造化された多段階推論アプローチは、より単純な方法と比較して、より堅牢で正確なソリューションを提供する可能性があります。

• •データ統合と知識管理において重要なタスクであるエンティティマッチング問題にLLMを適用しています。
• •構造化された多段階の推論を採用しており、説明可能性と精度に重点を置いていることを示唆しています。
• •ArXivソースは、これが予備的な研究論文であり、進行中の開発を示唆しています。