論文の概要: TabText: a Systematic Approach to Aggregate Knowledge Across Tabular Data Structures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10381v1
• Date: Tue, 21 Jun 2022 13:28:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-22 23:27:41.541531
• Title: TabText: a Systematic Approach to Aggregate Knowledge Across Tabular Data Structures
• Title（参考訳）: TabText: 語彙データ構造間の知識集約のための体系的アプローチ
• Authors: Dimitris Bertsimas, Kimberly Villalobos Carballo, Yu Ma, Liangyuan Na, L\'eonard Boussioux, Cynthia Zeng, Luis R. Soenksen, Ignacio Fuentes
• Abstract要約: 本研究では,非構造化データ形式を利用した表層データの効率的なエンコード手法であるTabTextを提案する。 2つの医療データセットと4つの予測タスクを用いて、TabTextによって抽出された特徴が従来の処理手法で抽出されたものより2-5%優れていたことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9203893397302294
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Processing and analyzing tabular data in a productive and efficient way is essential for building successful applications of machine learning in fields such as healthcare. However, the lack of a unified framework for representing and standardizing tabular information poses a significant challenge to researchers and professionals alike. In this work, we present TabText, a methodology that leverages the unstructured data format of language to encode tabular data from different table structures and time periods efficiently and accurately. We show using two healthcare datasets and four prediction tasks that features extracted via TabText outperform those extracted with traditional processing methods by 2-5%. Furthermore, we analyze the sensitivity of our framework against different choices for sentence representations of missing values, meta information and language descriptiveness, and provide insights into winning strategies that improve performance.
• Abstract（参考訳）: 表データを生産的かつ効率的な方法で処理および分析することは、医療などの分野における機械学習の成功に不可欠である。 しかし、表情報の表現と標準化のための統一フレームワークの欠如は、研究者や専門家にとっても大きな課題となっている。 本研究では,非構造化データ形式を利用したTabTextを用いて,表構造や時間周期の異なる表データのエンコードを行う手法を提案する。 2つの医療データセットと4つの予測タスクを使用して,従来の処理方法で抽出したデータよりも2～5%多く,タブテキストで抽出される。 さらに,欠落した値,メタ情報,言語記述性といった文表現の異なる選択に対するフレームワークの感度を分析し,性能向上のための勝利戦略に関する洞察を与える。

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