論文の概要: Cost-effective Variational Active Entity Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.10406v3
• Date: Fri, 26 Feb 2021 11:13:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-23 06:32:24.759964
• Title: Cost-effective Variational Active Entity Resolution
• Title（参考訳）: 費用効果のある変分能動実体解決法
• Authors: Alex Bogatu, Norman W. Paton, Mark Douthwaite, Stuart Davie, Andre Freitas
• Abstract要約: 我々は,人間の関与コストを削減するために,ディープオートエンコーダが付与するロバスト性に基づくエンティティ解決手法を考案した。 具体的には、教師なし表現学習を行うことにより、ディープ・エンティティ・リゾリューション・モデルのトレーニングコストを削減する。 最後に,ディープ・オートエンコーダの利用によって与えられる特性に基づくアクティブ・ラーニング・アプローチにより,トレーニングデータのラベル付けコストを削減した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.238343046459798
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Accurately identifying different representations of the same real-world entity is an integral part of data cleaning and many methods have been proposed to accomplish it. The challenges of this entity resolution task that demand so much research attention are often rooted in the task-specificity and user-dependence of the process. Adopting deep learning techniques has the potential to lessen these challenges. In this paper, we set out to devise an entity resolution method that builds on the robustness conferred by deep autoencoders to reduce human-involvement costs. Specifically, we reduce the cost of training deep entity resolution models by performing unsupervised representation learning. This unveils a transferability property of the resulting model that can further reduce the cost of applying the approach to new datasets by means of transfer learning. Finally, we reduce the cost of labelling training data through an active learning approach that builds on the properties conferred by the use of deep autoencoders. Empirical evaluation confirms the accomplishment of our cost-reduction desideratum while achieving comparable effectiveness with state-of-the-art alternatives.
• Abstract（参考訳）: 同じ実世界のエンティティの異なる表現を正確に識別することは、データクリーニングの重要な部分であり、それを達成するために多くの方法が提案されている。 このエンティティ解決タスクの課題は、多くの研究の注意を必要とするが、しばしばそのプロセスのタスク固有性とユーザー依存に根ざしている。 ディープラーニング技術の採用は、これらの課題を減らす可能性がある。 本稿では,人間の関与コストを削減するために,ディープ・オートエンコーダが付与するロバスト性に基づくエンティティ・リゾリューション・メソッドを考案した。 具体的には,教師なし表現学習を行うことで,深部エンティティ解決モデルのトレーニングコストを削減する。 これにより、トランスファー学習によって新しいデータセットにアプローチを適用するコストをさらに削減できる、結果モデルのトランスファービリティ特性が明らかにされる。 最後に,深層オートエンコーダの利用によって与えられる特性を基にしたアクティブラーニングアプローチによって,トレーニングデータのラベル付けコストを削減する。 実証的評価により, コスト削減脱シダラタムの達成と, 最先端の代替品と同等の有効性が確認できた。

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