KcMF：一种符合知识的框架用于架构和实体匹配，且无需微调的大型语言模型
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对架构和实体匹配任务中，大型语言模型面临的错误和混淆问题，提出了一种知识合规匹配框架（KcMF），该框架不仅无需领域特定的微调，还通过伪代码任务分解策略减少了 confusion。同时，KcMF引入了两个机制构建领域知识集，并通过多个知识来源的结果集成策略提高了匹配效果。研究表明，KcMF在架构和实体匹配任务上相较于以往的非LLM最先进方法的平均F1得分提高了22.9%。
本研究提出了一种知识合规匹配框架（KcMF），解决大型语言模型在匹配任务中的错误问题。KcMF无需特定领域微调，通过伪代码任务分解和多知识来源集成，提高了匹配效果。实验显示，KcMF的平均F1得分提高了22.9%。
