論文の概要: TabText: A Flexible and Contextual Approach to Tabular Data Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10381v4
• Date: Fri, 21 Jul 2023 20:34:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-26 01:10:37.042876
• Title: TabText: A Flexible and Contextual Approach to Tabular Data Representation
• Title（参考訳）: TabText: タブラルデータ表現に対するフレキシブルでコンテキスト的なアプローチ
• Authors: Kimberly Villalobos Carballo, Liangyuan Na, Yu Ma, L\'eonard Boussioux, Cynthia Zeng, Luis R. Soenksen, Dimitris Bertsimas
• Abstract要約: TabTextは、表のデータ構造からコンテキスト情報を抽出する処理フレームワークである。 TabTextは、標準機械学習モデルの平均AUC性能と最悪のAUC性能を最大6%改善することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.116980088382032
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tabular data is essential for applying machine learning tasks across various industries. However, traditional data processing methods do not fully utilize all the information available in the tables, ignoring important contextual information such as column header descriptions. In addition, pre-processing data into a tabular format can remain a labor-intensive bottleneck in model development. This work introduces TabText, a processing and feature extraction framework that extracts contextual information from tabular data structures. TabText addresses processing difficulties by converting the content into language and utilizing pre-trained large language models (LLMs). We evaluate our framework on nine healthcare prediction tasks ranging from patient discharge, ICU admission, and mortality. We show that 1) applying our TabText framework enables the generation of high-performing and simple machine learning baseline models with minimal data pre-processing, and 2) augmenting pre-processed tabular data with TabText representations improves the average and worst-case AUC performance of standard machine learning models by as much as 6%.
• Abstract（参考訳）: タブラルデータは、機械学習タスクをさまざまな産業に適用するために欠かせない。 しかし、従来のデータ処理手法では、テーブルで利用可能な全ての情報を十分に活用せず、カラムヘッダ記述のような重要なコンテキスト情報を無視している。 さらに、前処理データを表形式にすることは、モデル開発における労働集約的なボトルネックであり続ける可能性がある。 この作業では,表データ構造からコンテキスト情報を抽出する処理および特徴抽出フレームワークであるTabTextを導入する。 tabtextは、コンテンツを言語に変換し、事前訓練された大型言語モデル(llm)を活用することで、処理の困難に対処する。 患者の退院, ICU入院, 死亡に至る9つの医療予測課題の枠組みについて検討した。 私たちはそれを示します 1) TabTextフレームワークを適用することで、最小限のデータ前処理を伴う高性能でシンプルな機械学習ベースラインモデルの生成が可能になります。 2) TabText表現による事前処理タブラデータの増大により,標準機械学習モデルの平均および最悪のAUC性能は最大6%向上する。

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