論文の概要: Neural Networks for Entity Matching: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11075v2
- Date: Mon, 31 May 2021 21:51:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-04 23:25:56.929829
- Title: Neural Networks for Entity Matching: A Survey
- Title（参考訳）: エンティティマッチングのためのニューラルネットワーク:調査
- Authors: Nils Barlaug, Jon Atle Gulla
- Abstract要約: ニューラルネットワークがエンティティマッチングにどのように使われているかを示す。
ニューラルネットワークを用いて、既存の作業が対象とするエンティティマッチングプロセスのどのステップを識別する。
本稿では,エンティティマッチングのためのディープニューラルネットワークの分類法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0102619493827025
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Entity matching is the problem of identifying which records refer to the same
real-world entity. It has been actively researched for decades, and a variety
of different approaches have been developed. Even today, it remains a
challenging problem, and there is still generous room for improvement. In
recent years we have seen new methods based upon deep learning techniques for
natural language processing emerge.
In this survey, we present how neural networks have been used for entity
matching. Specifically, we identify which steps of the entity matching process
existing work have targeted using neural networks, and provide an overview of
the different techniques used at each step. We also discuss contributions from
deep learning in entity matching compared to traditional methods, and propose a
taxonomy of deep neural networks for entity matching.
- Abstract（参考訳）: エンティティマッチングは、どのレコードが同じ現実世界のエンティティを指すかを特定する問題である。
数十年にわたって活発に研究され、様々なアプローチが開発されてきた。
現在でも、これは困難な問題であり、改善の余地は残されている。
近年,自然言語処理のための深層学習技術に基づく新しい手法が出現している。
本稿では,ニューラルネットワークを用いたエンティティマッチングについて述べる。
具体的には、既存の作業がニューラルネットワークを用いて対象とするエンティティマッチングプロセスのどのステップを識別し、各ステップで使用されるさまざまなテクニックの概要を提供する。
また、従来の手法と比較して、エンティティマッチングにおけるディープラーニングからの貢献についても論じ、エンティティマッチングのためのディープニューラルネットワークの分類法を提案する。
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