論文の概要: SMUTF: Schema Matching Using Generative Tags and Hybrid Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01685v2
• Date: Tue, 6 Feb 2024 06:03:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 19:03:58.849465
• Title: SMUTF: Schema Matching Using Generative Tags and Hybrid Features
• Title（参考訳）: SMUTF:生成タグとハイブリッド機能を用いたスキーママッチング
• Authors: Yu Zhang, Mei Di, Haozheng Luo, Chenwei Xu, Richard Tzong-Han Tsai
• Abstract要約: SMUTFは、教師あり学習がオープンドメインタスクのパフォーマンスに影響を与えないと仮定する。 人道交換言語に触発された革新的な適応では、各データ列に「生成タグ」を配置します。 SMUTFは幅広い汎用性を示し、既存の事前訓練された埋め込み、分類方法、生成モデルとシームレスに機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.471515752693932
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce SMUTF, a unique approach for large-scale tabular data schema matching (SM), which assumes that supervised learning does not affect performance in open-domain tasks, thereby enabling effective cross-domain matching. This system uniquely combines rule-based feature engineering, pre-trained language models, and generative large language models. In an innovative adaptation inspired by the Humanitarian Exchange Language, we deploy 'generative tags' for each data column, enhancing the effectiveness of SM. SMUTF exhibits extensive versatility, working seamlessly with any pre-existing pre-trained embeddings, classification methods, and generative models. Recognizing the lack of extensive, publicly available datasets for SM, we have created and open-sourced the HDXSM dataset from the public humanitarian data. We believe this to be the most exhaustive SM dataset currently available. In evaluations across various public datasets and the novel HDXSM dataset, SMUTF demonstrated exceptional performance, surpassing existing state-of-the-art models in terms of accuracy and efficiency, and} improving the F1 score by 11.84% and the AUC of ROC by 5.08%.
• Abstract（参考訳）: smutfは,教師付き学習がオープンドメインタスクのパフォーマンスに影響を与えないことを想定し,効果的なクロスドメインマッチングを実現する,大規模表型データスキーママッチング(sm)のためのユニークなアプローチである。 このシステムは、ルールベースの機能工学、事前学習された言語モデル、ジェネレーティブな大規模言語モデルを組み合わせている。 人道交換言語に触発された革新的適応では、各データ列に「生成タグ」を配置し、SMの有効性を高める。 SMUTFは幅広い汎用性を示し、既存の事前訓練された埋め込み、分類方法、生成モデルとシームレスに動作する。 sm用の広範な公開データセットがないことを認識して、公開人道データからhdxsmデータセットを作成し、オープンソース化しました。 これは現在利用可能な最も徹底的なSMデータセットだと考えています。 様々な公開データセットと新しいHDXSMデータセットの評価において、SMUTFは、精度と効率の点で既存の最先端モデルを上回り、F1スコアを11.84%改善し、ROCのAUCを5.08%改善した。

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