論文の概要: Entity Matching by Pool-based Active Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00311v1
• Date: Tue, 1 Nov 2022 07:31:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 14:44:09.922837
• Title: Entity Matching by Pool-based Active Learning
• Title（参考訳）: プール型アクティブラーニングによるエンティティマッチング
• Authors: Youfang Han, Chunping Li
• Abstract要約: 本稿では,エンティティマッチングタスクのためのアクティブラーニング手法ALMatcherを提案する。 この方法は、少数の貴重なサンプルのみを手動でラベル付けし、これらのサンプルを使用して高品質なモデルを構築する必要がある。 提案手法は,異なるフィールドの7つのデータセットに対して検証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.690502103971799
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The goal of entity matching is to find the corresponding records representing the same real-world entity from different data sources. At present, in the mainstream methods, rule-based entity matching methods need tremendous domain knowledge. The machine-learning based or deep-learning based entity matching methods need a large number of labeled samples to build the model, which is difficult to achieve in some applications. In addition, learning-based methods are easy to over-fitting, so the quality requirements of training samples are very high. In this paper, we present an active learning method ALMatcher for the entity matching tasks. This method needs to manually label only a small number of valuable samples, and use these samples to build a model with high quality. This paper proposes a hybrid uncertainty as query strategy to find those valuable samples for labeling, which can minimize the number of labeled training samples meanwhile meet the task requirements. The proposed method has been validated on seven data sets in different fields. The experiment shows that ALMatcher uses only a small number of labeled samples and achieves better results compared to existing approaches.
• Abstract（参考訳）: エンティティマッチングの目標は、異なるデータソースから同じ実世界エンティティを表す対応するレコードを見つけることである。 現在、主流の手法では、ルールベースのエンティティマッチング方法には膨大なドメイン知識が必要です。 機械学習ベースまたはディープラーニングベースのエンティティマッチングメソッドは、モデルを構築するために大量のラベル付きサンプルを必要とするため、いくつかのアプリケーションでは達成が難しい。 さらに、学習ベースの手法は過度に適合しやすいため、トレーニングサンプルの品質要件は非常に高い。 本稿では,エンティティマッチングタスクのためのアクティブラーニング手法ALMatcherを提案する。 この方法は、少数の貴重なサンプルのみを手動でラベル付けし、これらのサンプルを使用して高品質のモデルを構築する必要がある。 本稿では,ラベル付きトレーニングサンプルの数を最小化し,課題要件を満たすためのクエリ手法としてのハイブリッド不確実性を提案する。 提案手法は異なる分野の7つのデータセットで検証されている。 実験の結果、ALMatcherは少数のラベル付きサンプルしか使用せず、既存のアプローチよりも優れた結果が得られることがわかった。

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