論文の概要: Towards Multi-Modal DBMSs for Seamless Querying of Texts and Tables
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13559v2
- Date: Fri, 28 Apr 2023 14:55:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-01 11:09:35.387938
- Title: Towards Multi-Modal DBMSs for Seamless Querying of Texts and Tables
- Title（参考訳）: テキストとテーブルのシームレスなクエリのためのマルチモーダルdbmsに向けて
- Authors: Matthias Urban and Carsten Binnig
- Abstract要約: マルチモーダルリレーショナル演算子(MMOps)によるデータベースの拡張を提案する。
MMOpsでは、手動でデータ変換することなく、テキストコレクションをテーブルとして扱うことができる。
我々のMMDBプロトタイプは、テキスト・ツー・テーブルのような最先端のアプローチを精度と性能の点で上回りません。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.249508312922334
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we propose Multi-Modal Databases (MMDBs), which is a new class
of database systems that can seamlessly query text and tables using SQL. To
enable seamless querying of textual data using SQL in an MMDB, we propose to
extend relational databases with so-called multi-modal operators (MMOps) which
are based on the advances of recent large language models such as GPT-3. The
main idea of MMOps is that they allow text collections to be treated as tables
without the need to manually transform the data. As we show in our evaluation,
our MMDB prototype can not only outperform state-of-the-art approaches such as
text-to-table in terms of accuracy and performance but it also requires
significantly less training data to fine-tune the model for an unseen text
collection.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,SQL を用いてテキストやテーブルをシームレスにクエリできる新しいデータベースシステムである Multi-Modal Databases (MMDB) を提案する。
MMDBにおけるSQLを用いたテキストデータのシームレスなクエリを実現するために,GPT-3のような最近の大規模言語モデルの発展を基盤として,いわゆるマルチモーダル演算子(MMOps)による関係データベースの拡張を提案する。
MMOpsの主な考え方は、手動でデータを変換することなく、テキストコレクションをテーブルとして扱うことができることだ。
評価で示すように,我々のMMDBプロトタイプは,テキスト・ツー・テーブルのような最先端のアプローチを精度と性能で上回るだけでなく,未知のテキスト・コレクションのモデルを微調整するためには,トレーニングデータも大幅に少なくする。
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