論文の概要: Towards Universal Dense Blocking for Entity Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14831v2
• Date: Thu, 25 Apr 2024 06:37:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 12:31:48.764781
• Title: Towards Universal Dense Blocking for Entity Resolution
• Title（参考訳）: エンティティ・リゾリューションのためのユニバーサル・ディエンス・ブロッキングを目指して
• Authors: Tianshu Wang, Hongyu Lin, Xianpei Han, Xiaoyang Chen, Boxi Cao, Le Sun,
• Abstract要約: ドメインに依存しない、容易に観測可能なコーパス上で事前学習を行う密集型ブロッカであるUniBlockerを提案する。 ドメインに依存しない事前トレーニングを行うことで、UniBlockerはドメイン固有の微調整を必要とせずに、さまざまなダウンストリームブロッキングシナリオに適応できる。 提案したUniBlockerは、ドメイン固有の学習を一切行わず、従来の自己および教師なしの密なブロッキング手法よりも大幅に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.06313308481536
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Blocking is a critical step in entity resolution, and the emergence of neural network-based representation models has led to the development of dense blocking as a promising approach for exploring deep semantics in blocking. However, previous advanced self-supervised dense blocking approaches require domain-specific training on the target domain, which limits the benefits and rapid adaptation of these methods. To address this issue, we propose UniBlocker, a dense blocker that is pre-trained on a domain-independent, easily-obtainable tabular corpus using self-supervised contrastive learning. By conducting domain-independent pre-training, UniBlocker can be adapted to various downstream blocking scenarios without requiring domain-specific fine-tuning. To evaluate the universality of our entity blocker, we also construct a new benchmark covering a wide range of blocking tasks from multiple domains and scenarios. Our experiments show that the proposed UniBlocker, without any domain-specific learning, significantly outperforms previous self- and unsupervised dense blocking methods and is comparable and complementary to the state-of-the-art sparse blocking methods.
• Abstract（参考訳）: ブロッキングはエンティティ解決における重要なステップであり、ニューラルネットワークベースの表現モデルの出現は、ブロッキングの深いセマンティクスを探求するための有望なアプローチとして、密ブロッキングの開発につながっている。 しかし、従来の先進的な自己監督型高密度ブロッキングアプローチは、これらの手法の利点と迅速な適応を制限する、対象領域でのドメイン固有の訓練を必要とする。 この問題に対処するため,UniBlockerを提案する。UniBlockerは,自己教師付きコントラスト学習を用いて,ドメインに依存しない,分かり易い表型コーパス上で事前学習を行う密集型ブロッカである。 ドメインに依存しない事前トレーニングを行うことで、UniBlockerはドメイン固有の微調整を必要とせずに、さまざまなダウンストリームブロッキングシナリオに適応できる。 エンティティブロッカーの普遍性を評価するため、複数のドメインやシナリオから幅広いブロッキングタスクをカバーする新しいベンチマークを構築した。 提案したUniBlockerは,ドメイン固有の学習を伴わずに,従来の自己および教師なし密なブロッキング手法を著しく上回り,最先端のスパースブロッキング手法と同等かつ相補的であることを示す。

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