論文の概要: DAME: Domain Adaptation for Matching Entities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09244v1
• Date: Wed, 20 Apr 2022 06:17:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-21 15:43:10.103871
• Title: DAME: Domain Adaptation for Matching Entities
• Title（参考訳）: DAME: マッチングエンティティのためのドメイン適応
• Authors: Mohamed Trabelsi, Jeff Heflin, Jin Cao
• Abstract要約: 本稿では,タスク知識を複数のソースドメインから対象ドメインに転送するドメイン適応型手法を提案する。 本手法は,タスク固有の知識を事前学習から捉えることを目的として,EMのための新しい設定を提案する。 複数のドメインからターゲットデータセットを微調整し、EMの最先端手法よりもモデルが一般化できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.719972529205101
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Entity matching (EM) identifies data records that refer to the same real-world entity. Despite the effort in the past years to improve the performance in EM, the existing methods still require a huge amount of labeled data in each domain during the training phase. These methods treat each domain individually, and capture the specific signals for each dataset in EM, and this leads to overfitting on just one dataset. The knowledge that is learned from one dataset is not utilized to better understand the EM task in order to make predictions on the unseen datasets with fewer labeled samples. In this paper, we propose a new domain adaptation-based method that transfers the task knowledge from multiple source domains to a target domain. Our method presents a new setting for EM where the objective is to capture the task-specific knowledge from pretraining our model using multiple source domains, then testing our model on a target domain. We study the zero-shot learning case on the target domain, and demonstrate that our method learns the EM task and transfers knowledge to the target domain. We extensively study fine-tuning our model on the target dataset from multiple domains, and demonstrate that our model generalizes better than state-of-the-art methods in EM.
• Abstract（参考訳）: エンティティマッチング(EM)は、同じ現実世界のエンティティを参照するデータレコードを識別する。 過去数年間のemのパフォーマンス改善努力にもかかわらず、既存のメソッドはトレーニングフェーズで各ドメインに大量のラベル付きデータを必要としている。 これらのメソッドは各ドメインを個別に扱い、em内の各データセットの特定の信号をキャプチャする。 あるデータセットから学んだ知識は、ラベル付きサンプルが少ない未確認データセットの予測を行うために、EMタスクをよりよく理解するために利用されない。 本稿では,複数のソースドメインから対象ドメインへタスク知識を転送する新しいドメイン適応ベース手法を提案する。 提案手法では,複数のソースドメインを用いた事前トレーニングからタスク固有の知識を取り込み,対象ドメインでモデルをテストすることを目的とした,emの新しい設定を提案する。 対象領域におけるゼロショット学習事例を調査し,本手法がemタスクを学習し,対象領域に知識を伝達することを示す。 複数のドメインからターゲットデータセットを微調整し、EMの最先端手法よりもモデルが一般化できることを実証する。

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