OntoAligner-Ensemble: Voting-Based Fusion across Heterogeneous Ontology Alignment Techniques

• 类型：arxiv
• 标识：2608.31137
• 链接：http://arxiv.org/abs/2608.31137v1
• 主分类：risk
• 形态：application
• 被引：0
• 被引来源：Semantic Scholar + OpenAlex
• S2被引：0
• OpenAlex被引：0
• 影响力被引：0
• TLDR：It is revealed that ensemble composition directly affects the precision-recall trade-off: heterogeneous cross-paradigm ensembles generally improve precision, whereas homogeneous LLM ensembles more often achieve higher overall F1-scores.
• OpenAlex ID：W7204945239
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2608.31137
• DOI：10.48550/arxiv.2608.31137
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://arxiv.org/pdf/2608.31137
• OpenAlex更新：2026-09-04
• 待LLM分类：否
• 标题中文：OntoAligner-Ensemble：基于投票的异构本体对齐技术融合
• TLDR中文：结果揭示了集成组合对精度–召回权衡的直接影响：异构跨范式集成通常提升精度，而同构 LLM 集成更常取得更高的整体 F1。
• 来源文件：
• /inbox/tom/_candidates/2026-09-01-agent-rag-longcontext-candidates.json
• [S2 enrich]
• [OpenAlex backfill]