論文の概要: SemTUI: a Framework for the Interactive Semantic Enrichment of Tabular Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09521v1
• Date: Thu, 17 Mar 2022 17:14:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-21 15:30:03.583232
• Title: SemTUI: a Framework for the Interactive Semantic Enrichment of Tabular Data
• Title（参考訳）: semtui:表データのインタラクティブな意味豊かさのためのフレームワーク
• Authors: Marco Ripamonti, Flavio De Paoli, Matteo Palmonari (University of Milan-Bicocca)
• Abstract要約: SemTUIは、セマンティクスを使うことで、リッチ化プロセスを柔軟、完全、効果的にするためのフレームワークである。 タスク駆動のユーザ評価によって、SemTUIは理解でき、使いやすく、テーブルの充実をほとんど努力も時間もかからずに達成できることが証明された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The large availability of datasets fosters the use of \acrshort{ml} and \acrshort{ai} technologies to gather insights, study trends, and predict unseen behaviours out of the world of data. Today, gathering and integrating data from different sources is mainly a manual activity that requires the knowledge of expert users at an high cost in terms of both time and money. It is, therefore, necessary to make the process of gathering and linking data from many different sources affordable to make datasets ready to perform the desired analysis. In this work, we propose the development of a comprehensive framework, named SemTUI, to make the enrichment process flexible, complete, and effective through the use of semantics. The approach is to promote fast integration of external services to perform enrichment tasks such as reconciliation and extension; and to provide users with a graphical interface to support additional tasks, such as refinement to correct ambiguous results provided by automatic enrichment algorithms. A task-driven user evaluation proved SemTUI to be understandable, usable, and capable of achieving table enrichment with little effort and time with user tests that involved people with different skills and experiences.
• Abstract（参考訳）: データセットの大規模利用は、データの世界から見知らぬ振る舞いを収集、研究し、予測するために、 \acrshort{ml} と \acrshort{ai} 技術の使用を促進する。 今日では、異なるソースからのデータ収集と統合は、主に、時間とお金の両面で、高いコストで専門家ユーザの知識を必要とする手作業である。 したがって、望ましい分析を行うためにデータセットを準備するために、さまざまなソースからデータを収集、リンクするプロセスを安価にする必要がある。 本研究では,セマンティクスの活用による富化プロセスのフレキシブル,完全,効果的化を図るため,SemTUIと呼ばれる包括的フレームワークの開発を提案する。 提案手法は,統合処理や拡張処理などの拡張処理を行うための外部サービスの迅速な統合を促進するとともに,自動強化アルゴリズムによる曖昧な結果の修正などの追加タスクをサポートするグラフィカルインターフェースをユーザに提供する。 タスク駆動のユーザ評価によって、semtuiは理解可能で、使い勝手がよく、異なるスキルや経験を持つ人を含むユーザテストで、少ない労力と時間でテーブルエンリッチメントを達成できることが証明された。

関連論文リスト

• Capturing and Anticipating User Intents in Data Analytics via Knowledge Graphs [0.061446808540639365]
  この研究は、人間中心の複雑な分析を捉えるための基本的なフレームワークとして、知識グラフ(KG)の使用について検討する。 生成されたKGに格納されたデータは、これらのシステムと対話するユーザーに補助(例えばレコメンデーション)を提供するために利用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-01T20:45:23Z)
• AGENTiGraph: An Interactive Knowledge Graph Platform for LLM-based Chatbots Utilizing Private Data [14.328402787379538]
  本稿では,自然言語インタラクションによる知識管理プラットフォームである AgentiGraph (タスクベースインタラクションとグラフィカル表現のための適応生成ENgine) を紹介する。 AgentiGraphはマルチエージェントアーキテクチャを使用して、ユーザの意図を動的に解釈し、タスクを管理し、新しい知識を統合する。 3,500のテストケースのデータセットの実験結果から、AgentiGraphは最先端のゼロショットベースラインを大幅に上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-15T12:05:58Z)
• Automatic Identification and Visualization of Group Training Activities Using Wearable Data [7.130450173185638]
  Human Activity Recognition (HAR)は、スマートウォッチのようなウェアラブルデバイスによって収集された時系列データから日々のアクティビティを特定する。 本稿では,ウェアラブルデータからアクティビティを計算,分析,識別するための包括的枠組みを提案する。 当社のアプローチは、Garmin 55スマートウォッチを6ヶ月にわたって装着した135人の兵士から収集されたデータに基づいています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T19:35:15Z)
• AvaTaR: Optimizing LLM Agents for Tool Usage via Contrastive Reasoning [93.96463520716759]
  大規模言語モデル(LLM)エージェントは、精度と幻覚を高めるために外部ツールと知識を活用する際、印象的な能力を示した。 本稿では、LLMエージェントを最適化して提供されたツールを効果的に活用し、与えられたタスクのパフォーマンスを向上させる新しい自動化フレームワークであるAvaTaRを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T04:20:02Z)
• Persona-DB: Efficient Large Language Model Personalization for Response Prediction with Collaborative Data Refinement [79.2400720115588]
  本稿では,タスクコンテキスト間の一般化を改善するための階層的な構築プロセスからなる,シンプルで効果的なフレームワークであるPersona-DBを紹介する。 応答予測の評価において,Persona-DB は精度を著しく低減した検索サイズで維持する上で,より優れたコンテキスト効率を示す。 我々の実験は、ユーザーが極めて少ないデータを持つ場合、コールドスタートシナリオで10%以上の顕著な改善が示されていることも示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-16T20:20:43Z)
• AUGUST: an Automatic Generation Understudy for Synthesizing Conversational Recommendation Datasets [56.052803235932686]
  本稿では,大規模かつ高品質なレコメンデーションダイアログを生成する新しい自動データセット合成手法を提案する。 i)従来のレコメンデーションデータセットからの豊富なパーソナライズされたユーザプロファイル、(ii)知識グラフからの豊富な外部知識、(iii)人間対人間会話レコメンデーションデータセットに含まれる会話能力。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-16T05:27:14Z)
• Nemo: Guiding and Contextualizing Weak Supervision for Interactive Data Programming [77.38174112525168]
  私たちは、WS 学習パイプラインの全体的な生産性を、一般的な WS 監督アプローチと比較して平均20%(最大 47% のタスク)改善する、エンドツーエンドのインタラクティブなスーパービジョンシステムである Nemo を紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-02T19:57:32Z)
• Single-Modal Entropy based Active Learning for Visual Question Answering [75.1682163844354]
  視覚質問応答(VQA)のマルチモーダル設定におけるアクティブラーニングに対処する マルチモーダルな入力,画像,質問を考慮し,有効サンプル取得のための新しい手法を提案する。 私たちの新しいアイデアは、実装が簡単で、コスト効率が高く、他のマルチモーダルタスクにも容易に適応できます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-21T05:38:45Z)
• Mining Implicit Entity Preference from User-Item Interaction Data for Knowledge Graph Completion via Adversarial Learning [82.46332224556257]
  本稿では,知識グラフ補完タスクにおけるユーザインタラクションデータを活用することで,新たな逆学習手法を提案する。 我々のジェネレータはユーザインタラクションデータから分離されており、識別器の性能を向上させるのに役立ちます。 利用者の暗黙の実体的嗜好を発見するために,グラフニューラルネットワークに基づく精巧な協調学習アルゴリズムを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-28T05:47:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。