論文の概要: A Context-Aware Approach for Enhancing Data Imputation with Pre-trained Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17712v2
• Date: Thu, 27 Mar 2025 16:22:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 18:49:11.1622
• Title: A Context-Aware Approach for Enhancing Data Imputation with Pre-trained Language Models
• Title（参考訳）: 事前学習型言語モデルによるデータインプット向上のための文脈認識アプローチ
• Authors: Ahatsham Hayat, Mohammad Rashedul Hasan,
• Abstract要約: CRILMは、事前訓練された言語モデルを使用して、不足する値に対してコンテキストに関連のある記述子を作成する。 本評価は,MCAR,MAR,MNARシナリオにおけるCRILMの優れた性能とロバスト性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18416014644193068
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a novel approach named \textbf{C}ontextually \textbf{R}elevant \textbf{I}mputation leveraging pre-trained \textbf{L}anguage \textbf{M}odels (\textbf{CRILM}) for handling missing data in tabular datasets. Instead of relying on traditional numerical estimations, CRILM uses pre-trained language models (LMs) to create contextually relevant descriptors for missing values. This method aligns datasets with LMs' strengths, allowing large LMs to generate these descriptors and small LMs to be fine-tuned on the enriched datasets for enhanced downstream task performance. Our evaluations demonstrate CRILM's superior performance and robustness across MCAR, MAR, and challenging MNAR scenarios, with up to a 10\% improvement over the best-performing baselines. By mitigating biases, particularly in MNAR settings, CRILM improves downstream task performance and offers a cost-effective solution for resource-constrained environments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 事前学習した \textbf{L}anguage \textbf{M}odels (\textbf{CRILM}) を用いて, 表付きデータセットの欠落データを扱うために, テキストbf{C}ontextually \textbf{R}elevant \textbf{I}mputation という新しいアプローチを提案する。 従来の数値推定に頼る代わりに、CRILMは事前訓練された言語モデル(LM)を使用して、不足する値に対して文脈的に関連する記述子を作成する。 この方法では、データセットをLMの強度と整合させ、大きなLMがこれらの記述子を生成し、小さなLMが強化されたデータセット上で微調整され、下流タスクのパフォーマンスが向上する。 CRILMはMCAR, MAR, 挑戦的なMNARシナリオに対して優れた性能と堅牢性を示し, 最高性能のベースラインよりも最大10%向上した。 バイアスを軽減することで、特にMNAR設定では、CRILMはダウンストリームタスクのパフォーマンスを改善し、リソース制約のある環境に対してコスト効率の高いソリューションを提供する。

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