論文の概要: HYTREL: Hypergraph-enhanced Tabular Data Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08623v1
• Date: Fri, 14 Jul 2023 05:41:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 12:05:20.487873
• Title: HYTREL: Hypergraph-enhanced Tabular Data Representation Learning
• Title（参考訳）: HYTREL:ハイパーグラフ強化タブラルデータ表現学習
• Authors: Pei Chen, Soumajyoti Sarkar, Leonard Lausen, Balasubramaniam Srinivasan, Sheng Zha, Ruihong Huang and George Karypis
• Abstract要約: HYTRELは、行/列の置換不変性と、表データの3つのより構造的な特性をキャプチャする言語モデルである。 HYTRELは、最小限の事前学習を伴う4つの下流タスクにおいて、他の競争ベースラインを一貫して上回ることを示す。 我々の定性的分析は、HYTRELがテーブル構造を同化して、セル、行、列、テーブル全体の堅牢な表現を生成することができることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.132140887817286
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Language models pretrained on large collections of tabular data have demonstrated their effectiveness in several downstream tasks. However, many of these models do not take into account the row/column permutation invariances, hierarchical structure, etc. that exist in tabular data. To alleviate these limitations, we propose HYTREL, a tabular language model, that captures the permutation invariances and three more structural properties of tabular data by using hypergraphs - where the table cells make up the nodes and the cells occurring jointly together in each row, column, and the entire table are used to form three different types of hyperedges. We show that HYTREL is maximally invariant under certain conditions for tabular data, i.e., two tables obtain the same representations via HYTREL iff the two tables are identical up to permutations. Our empirical results demonstrate that HYTREL consistently outperforms other competitive baselines on four downstream tasks with minimal pretraining, illustrating the advantages of incorporating the inductive biases associated with tabular data into the representations. Finally, our qualitative analyses showcase that HYTREL can assimilate the table structures to generate robust representations for the cells, rows, columns, and the entire table.
• Abstract（参考訳）: 大量の表データの収集に事前訓練された言語モデルは、いくつかの下流タスクでその効果を実証している。 しかし、これらのモデルの多くは、表データに存在する行/列の置換不変性、階層構造などを考慮していない。 これらの制限を緩和するために,表型言語モデルであるhytrelを提案する。このモデルでは,表型データの置換不変性と3つの構造的特性をハイパーグラフを用いてキャプチャする。 表型データに対して, HYTREL が最大不変であること,すなわち 2 つのテーブルが HYTREL によって同じ表現を得ることを示す。 実験の結果, HYTRELは, 4つの下流タスクにおいて, 最小限の事前学習で競争ベースラインを一貫して上回り, 表象データに関連する帰納バイアスを表現に組み込むことの利点が示された。 最後に、我々は、HYTRELがテーブル構造を同化して、セル、行、列、テーブル全体の堅牢な表現を生成することを示した。

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