論文の概要: A Scalable Space-efficient In-database Interpretability Framework for Embedding-based Semantic SQL Queries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12178v1
• Date: Thu, 23 Feb 2023 17:18:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-24 14:22:53.587406
• Title: A Scalable Space-efficient In-database Interpretability Framework for Embedding-based Semantic SQL Queries
• Title（参考訳）: 埋め込み型セマンティックSQLクエリのためのスケーラブルな空間効率インデータベース解釈フレームワーク
• Authors: Prabhakar Kudva, Rajesh Bordawekar, Apoorva Nitsure
• Abstract要約: 我々は、関係エンティティ間の関係を捉えるために、共起に基づく新しい解釈可能性アプローチを導入する。 我々のアプローチは、クエリ非依存(グロバル)とクエリ特化(ローカル)の両方の解釈機能を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0938904602244346
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI-Powered database (AI-DB) is a novel relational database system that uses a self-supervised neural network, database embedding, to enable semantic SQL queries on relational tables. In this paper, we describe an architecture and implementation of in-database interpretability infrastructure designed to provide simple, transparent, and relatable insights into ranked results of semantic SQL queries supported by AI-DB. We introduce a new co-occurrence based interpretability approach to capture relationships between relational entities and describe a space-efficient probabilistic Sketch implementation to store and process co-occurrence counts. Our approach provides both query-agnostic (global) and query-specific (local) interpretabilities. Experimental evaluation demonstrate that our in-database probabilistic approach provides the same interpretability quality as the precise space-inefficient approach, while providing scalable and space efficient runtime behavior (up to 8X space savings), without any user intervention.
• Abstract（参考訳）: AI-Powered Database(AI-DB)は、リレーショナルテーブル上のセマンティックSQLクエリを可能にする、自己教師付きニューラルネットワークであるデータベース埋め込みを使用する、新しいリレーショナルデータベースシステムである。 本稿では、AI-DBがサポートするセマンティックSQLクエリのランキング結果に対する、シンプルで透明で関連性の高い洞察を提供するために設計されたデータベース内解釈可能性インフラストラクチャのアーキテクチャと実装について述べる。 我々は,共起数を保存するための空間効率のよい確率的スケッチ実装を記述するために,共起数に基づく新しい解釈可能性アプローチを導入する。 このアプローチはクエリ非依存(グローバル)とクエリ固有(ローカル)の両方の解釈を提供する。 実験により、我々のデータベース内確率的アプローチは、正確な空間非効率アプローチと同じ解釈可能性品質を提供する一方で、スケーラブルで空間効率のよい実行時挙動(最大8倍の空間節約)をユーザーの介入なしに提供することを示した。

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