論文の概要: CTG-KrEW: Generating Synthetic Structured Contextually Correlated Content by Conditional Tabular GAN with K-Means Clustering and Efficient Word Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01628v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 05:53:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 02:43:06.878591
• Title: CTG-KrEW: Generating Synthetic Structured Contextually Correlated Content by Conditional Tabular GAN with K-Means Clustering and Efficient Word Embedding
• Title（参考訳）: CTG-KrEW:K-平均クラスタリングと効率的な単語埋め込みによる条件付きタブラリGANによる合成構造関連コンテンツの生成
• Authors: Riya Samanta, Bidyut Saha, Soumya K. Ghosh, Sajal K. Das,
• Abstract要約: 条件付き Tabular Generative Adversarial Networks (CTGAN) は、合成データを効率的に作成する能力に魅力がある。 本稿では,属性が意味的・文脈的に一貫性のある単語の集合である現実的な合成データを生成するのに長けている新しいフレームワークCTGKrEWを紹介する。 CTGKrEWは、従来のアプローチに比べてCPU時間の約99%、メモリフットプリントを33%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.072052949955385
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Conditional Tabular Generative Adversarial Networks (CTGAN) and their various derivatives are attractive for their ability to efficiently and flexibly create synthetic tabular data, showcasing strong performance and adaptability. However, there are certain critical limitations to such models. The first is their inability to preserve the semantic integrity of contextually correlated words or phrases. For instance, skillset in freelancer profiles is one such attribute where individual skills are semantically interconnected and indicative of specific domain interests or qualifications. The second challenge of traditional approaches is that, when applied to generate contextually correlated tabular content, besides generating semantically shallow content, they consume huge memory resources and CPU time during the training stage. To address these problems, we introduce a novel framework, CTGKrEW (Conditional Tabular GAN with KMeans Clustering and Word Embedding), which is adept at generating realistic synthetic tabular data where attributes are collections of semantically and contextually coherent words. CTGKrEW is trained and evaluated using a dataset from Upwork, a realworld freelancing platform. Comprehensive experiments were conducted to analyze the variability, contextual similarity, frequency distribution, and associativity of the generated data, along with testing the framework's system feasibility. CTGKrEW also takes around 99\% less CPU time and 33\% less memory footprints than the conventional approach. Furthermore, we developed KrEW, a web application to facilitate the generation of realistic data containing skill-related information. This application, available at https://riyasamanta.github.io/krew.html, is freely accessible to both the general public and the research community.
• Abstract（参考訳）: 条件付き Tabular Generative Adversarial Networks (CTGAN) とその各種誘導体は, 高い性能と適応性を示すために, 効率的かつ柔軟に合成表データを作成する能力に魅力がある。 しかし、そのようなモデルには一定の限界がある。 1つ目は、文脈的に相関した単語やフレーズのセマンティックな整合性を維持することができないことである。 例えば、フリーランサープロファイルのスキルセットは、個々のスキルが意味的に相互接続され、特定のドメインの関心や資格を示すような特性である。 従来のアプローチの2つめの課題は、意味的に浅いコンテンツを生成することに加えて、コンテキスト的に相関した表型コンテンツを生成するために適用された場合、トレーニング段階で巨大なメモリリソースとCPU時間を消費することである。 これらの問題に対処するために, 属性が意味的および文脈的に一貫性のある単語の集合であるリアルな合成表データを生成するのに有効なCTGKrEW(Conditional Tabular GAN with KMeans Clustering and Word Embedding)を提案する。 CTGKrEWは、現実世界のフリーランシングプラットフォームであるUpworkのデータセットを使用して、トレーニングされ、評価される。 フレームワークのシステム実現可能性をテストするとともに, 変動性, 文脈的類似性, 周波数分布, 連想性を分析するための総合的な実験を行った。 CTGKrEWは、従来のアプローチに比べて、CPU時間の約99.%、メモリフットプリントも33.%削減している。 さらに,スキル関連情報を含むリアルなデータ生成を容易にするWebアプリケーションKrEWを開発した。 このアプリケーションはhttps://riyasamanta.github.io/krew.htmlで入手できる。

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