従来の文字列距離ベースの手法と大規模言語モデルベースの手法の長所と短所は以下のように異なります。
従来の文字列距離ベースの手法:
長所: 簡易で直感的な手法であり、一般的な文字列マッチング問題に対して有効。
短所: 異なる表現で同じエンティティを表す場合に限界があり、人手による注釈が必要な場合がある。
大規模言語モデルベースの手法:
長所: 文脈を考慮したマッチングが可能であり、異なる表現や意味を持つ文字列のマッチングに優れている。
短所: 実行時間が長くなる可能性があり、大規模なデータセットに対して処理が遅くなることがある。
どちらの手法を使い分けるかは、問題の複雑さやデータの特性によります。一般的な文字列マッチング問題には従来の手法が適している場合がありますが、異なる表現や文脈を考慮する必要がある場合には大規模言語モデルを使用することが適しています。