Large Language Model como Suporte à Tarefa de Entity Matching - Donato, Rodolfo Bolconte; Araújo, Tiago Brasileiro; Pires, Carlos Eduardo S.; Mestre, Demetrio Gomes (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2026: Anais do XLI Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2026)
Fundamental para a integração de dados, a tarefa de Entity Matching visa identificar registros que referenciam a mesma entidade no mundo real. Modelos pré-treinados dominam o estado da arte, mas enfrentam limitações quanto à necessidade de grandes volumes de dados rotulados, enquanto que Large Language Models (LLMs) demonstram capacidade superior de generalização, sem a necessidade de grandes volumes, apesar do alto custo computacional. Diante deste cenário, o presente trabalho propõe uma abordagem híbrida para equilibrar o melhor dos dois mundos de modelos, realizando novas classificações com os LLMs apenas em amostras em que o modelo pré-treinado apresente baixa confiança, gerando um aumento de até 8% de F1-Score nos resultados.