論文の概要: Leveraging Schema Labels to Enhance Dataset Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.10112v1
• Date: Mon, 27 Jan 2020 22:41:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 07:49:34.605233
• Title: Leveraging Schema Labels to Enhance Dataset Search
• Title（参考訳）: データセット検索にスキーマラベルを活用する
• Authors: Zhiyu Chen, Haiyan Jia, Jeff Heflin, Brian D. Davison
• Abstract要約: 本稿では,データセットテーブルの内容に基づいて可能なスキーマラベルを生成する新しいスキーマラベル生成モデルを提案する。 生成したスキーマラベルを混合ランキングモデルに組み込み、クエリとデータセットメタデータの関連性を検討する。 実験により,本手法はデータセット検索タスクの精度とNDCGスコアを効果的に向上できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.63182827636973
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A search engine's ability to retrieve desirable datasets is important for data sharing and reuse. Existing dataset search engines typically rely on matching queries to dataset descriptions. However, a user may not have enough prior knowledge to write a query using terms that match with description text.We propose a novel schema label generation model which generates possible schema labels based on dataset table content. We incorporate the generated schema labels into a mixed ranking model which not only considers the relevance between the query and dataset metadata but also the similarity between the query and generated schema labels. To evaluate our method on real-world datasets, we create a new benchmark specifically for the dataset retrieval task. Experiments show that our approach can effectively improve the precision and NDCG scores of the dataset retrieval task compared with baseline methods. We also test on a collection of Wikipedia tables to show that the features generated from schema labels can improve the unsupervised and supervised web table retrieval task as well.
• Abstract（参考訳）: 望ましいデータセットを検索する検索エンジンの能力は、データの共有と再利用に重要である。 既存のデータセット検索エンジンは通常、データセット記述にマッチするクエリに依存する。 しかし、ユーザーは記述テキストと一致する用語を用いてクエリを書くのに十分な事前知識を持っておらず、データセットテーブルの内容に基づいてスキーマラベルを生成する新しいスキーマラベル生成モデルを提案する。 生成したスキーマラベルを、クエリとデータセットメタデータの関連性だけでなく、クエリと生成したスキーマラベルの類似性も考慮した混合ランキングモデルに組み込む。 本手法を実世界のデータセット上で評価するために,データセット検索タスク専用のベンチマークを作成した。 実験により,本手法はベースライン法と比較して,データセット検索タスクの精度とndcgスコアを効果的に改善できることを示した。 また、ウィキペディアテーブルの集合を用いて、スキーマラベルから生成された特徴が、教師なしおよび教師なしのWebテーブル検索タスクも改善可能であることを示す。

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