論文の概要: WDC Products: A Multi-Dimensional Entity Matching Benchmark
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09521v1
- Date: Mon, 23 Jan 2023 16:12:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-01-24 13:08:59.363190
- Title: WDC Products: A Multi-Dimensional Entity Matching Benchmark
- Title（参考訳）: WDC製品: 多次元エンティティマッチングベンチマーク
- Authors: Ralph Peeters, Reng Chiz Der, Christian Bizer
- Abstract要約: WDC Productsは、何千ものe-Shopの異種製品データに基づくエンティティマッチングベンチマークである。
我々は,Ditto,HierGAT,R-SupConなど,最先端のマッチングシステムを用いてWDC製品を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.933681537640272
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The difficulty of an entity matching task depends on a combination of
multiple factors such as the amount of corner-case pairs, the fraction of
entities in the test set that have not been seen during training, and the size
of the development set. Current entity matching benchmarks usually represent
single points in the space along such dimensions or they provide for the
evaluation of matching methods along a single dimension, for instance the
amount of training data. This paper presents WDC Products, an entity matching
benchmark which provides for the systematic evaluation of matching systems
along combinations of three dimensions while relying on real-word data. The
three dimensions are (i) amount of corner-cases (ii) generalization to unseen
entities, and (iii) development set size. Generalization to unseen entities is
a dimension not covered by any of the existing benchmarks yet but is crucial
for evaluating the robustness of entity matching systems. WDC Products is based
on heterogeneous product data from thousands of e-shops which mark-up products
offers using schema.org annotations. Instead of learning how to match entity
pairs, entity matching can also be formulated as a multi-class classification
task that requires the matcher to recognize individual entities. WDC Products
is the first benchmark that provides a pair-wise and a multi-class formulation
of the same tasks and thus allows to directly compare the two alternatives. We
evaluate WDC Products using several state-of-the-art matching systems,
including Ditto, HierGAT, and R-SupCon. The evaluation shows that all matching
systems struggle with unseen entities to varying degrees. It also shows that
some systems are more training data efficient than others.
- Abstract（参考訳）: エンティティマッチングタスクの難しさは、コーナーケースペアの量、トレーニング中に見られなかったテストセット内のエンティティの割合、開発セットのサイズといった、複数の要因の組み合わせに依存する。
現在のエンティティマッチングベンチマークは、通常、そのような次元に沿った空間内の単一点を表すか、単一の次元に沿ったマッチングメソッドの評価(例えばトレーニングデータの量)を提供する。
本稿では,実単語データに依存しながら3次元の組み合わせによるマッチングシステムの体系的評価を行うエンティティマッチングベンチマークであるwdc製品について述べる。
3次元は
(i)コーナーケースの量
(二 見えない実体への一般化、及び
(iii)開発セットのサイズ。
unseenエンティティへの一般化は、既存のベンチマークではカバーされていない次元であるが、エンティティマッチングシステムの堅牢性を評価するために重要である。
WDC Productsは、スキーマ.orgアノテーションを使ったマークアップ製品が提供する何千ものe-shopsの異種製品データに基づいている。
エンティティペアのマッチング方法を学ぶ代わりに、エンティティマッチングは、マーカが個々のエンティティを認識する必要があるマルチクラス分類タスクとして定式化することもできる。
wdc productsは、ペアワイズとマルチクラスによる同じタスクの定式化を提供する最初のベンチマークであり、この2つの選択肢を直接比較することができる。
我々は,Ditto,HierGAT,R-SupConなど,最先端のマッチングシステムを用いてWDC製品を評価する。
評価の結果、全てのマッチングシステムは、異なる程度に認識されない実体に苦しむことが示された。
また、あるシステムは他のシステムよりも効率的なトレーニングデータを持つことも示している。
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