論文の概要: Features matching using natural language processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12804v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 13:31:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-25 02:41:46.999046
• Title: Features matching using natural language processing
• Title（参考訳）: 自然言語処理を用いた特徴マッチング
• Authors: Muhammad Danial Khilji
• Abstract要約: 本稿では,Jaccard の類似性に基づく統計モデルと並列に使用する BERT という,事前訓練された自然言語処理(NLP) モデルの新しいハイブリッドモデルを提案する。 これにより、相関関係を検索したり、各機能を1つのデータセットから別のデータセットに手動でマッチさせるのに必要な時間を短縮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The feature matching is a basic step in matching different datasets. This article proposes shows a new hybrid model of a pretrained Natural Language Processing (NLP) based model called BERT used in parallel with a statistical model based on Jaccard similarity to measure the similarity between list of features from two different datasets. This reduces the time required to search for correlations or manually match each feature from one dataset to another.
• Abstract（参考訳）: 特徴マッチングは、異なるデータセットをマッチングするための基本的なステップである。 本稿では,2つの異なるデータセットの特徴のリスト間の類似性を測定するために,jaccard類似性に基づく統計モデルと並行して使用されるbertと呼ばれる事前学習自然言語処理(nlp)モデルの新しいハイブリッドモデルを提案する。 これにより、相関を検索したり、各機能をデータセットから別のデータセットに手動でマッチさせるのに必要な時間を削減できる。

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