論文の概要: Semantic Annotation for Tabular Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08594v1
• Date: Tue, 15 Dec 2020 20:08:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-05-07 05:14:08.117415
• Title: Semantic Annotation for Tabular Data
• Title（参考訳）: 語彙データに対する意味アノテーション
• Authors: Udayan Khurana and Sainyam Galhotra
• Abstract要約: c2$は概念マッパーのためのコラムであり、アンサンブルによる最大確率推定アプローチに基づいている。 9つのデータセット上でC2$オーバーのテクニックの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.207355077507263
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting semantic concept of columns in tabular data is of particular interest to many applications ranging from data integration, cleaning, search to feature engineering and model building in machine learning. Recently, several works have proposed supervised learning-based or heuristic pattern-based approaches to semantic type annotation. Both have shortcomings that prevent them from generalizing over a large number of concepts or examples. Many neural network based methods also present scalability issues. Additionally, none of the known methods works well for numerical data. We propose $C^2$, a column to concept mapper that is based on a maximum likelihood estimation approach through ensembles. It is able to effectively utilize vast amounts of, albeit somewhat noisy, openly available table corpora in addition to two popular knowledge graphs to perform effective and efficient concept prediction for structured data. We demonstrate the effectiveness of $C^2$ over available techniques on 9 datasets, the most comprehensive comparison on this topic so far.
• Abstract（参考訳）: 表データにおける列の意味概念の検出は、データ統合、クリーニング、検索、特徴工学、機械学習におけるモデル構築など、多くのアプリケーションにとって特に興味深い。 近年,セマンティック型アノテーションに対する教師付き学習に基づく,あるいはヒューリスティックなパターンに基づくアプローチが提案されている。 どちらも、多くの概念や例を一般化するのを防ぐ欠点がある。 多くのニューラルネットワークベースの手法もスケーラビリティの問題を提示している。 さらに、既知の手法は数値データに対してうまく機能しない。 我々は,アンサンブルによる最大確率推定手法に基づく,概念マッパーのためのコラムである$c^2$を提案する。 2つの一般的なナレッジグラフに加えて、幾分騒がしいオープンなテーブルコーパスを効果的に活用し、構造化データに対して効果的かつ効率的な概念予測を行うことができる。 我々は9つのデータセット上で$c^2$が使用可能なテクニックの有効性を実証する。

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