論文の概要: SpannerLib: Embedding Declarative Information Extraction in an Imperative Workflow
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01736v1
- Date: Tue, 03 Sep 2024 09:25:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-10 16:25:08.394494
- Title: SpannerLib: Embedding Declarative Information Extraction in an Imperative Workflow
- Title（参考訳）: SpannerLib: 宣言的な情報抽出をインペラティブなワークフローに組み込む
- Authors: Dean Light, Ahmad Aiashy, Mahmoud Diab, Daniel Nachmias, Stijn Vansummeren, Benny Kimelfeld,
- Abstract要約: このデモでは、Pythonコードにドキュメントスパンナーを埋め込むライブラリであるSpannerLibが紹介されている。
SpannerLibは、Spannerlog (Datalog-based documentpanners)の実装を提供することで、IEプログラムの開発を容易にする
デモシナリオでは、Jupyter Notebook内で、複雑さのレベルが増大したIEプログラムが紹介されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.403628249330994
- License:
- Abstract: Document spanners have been proposed as a formal framework for declarative Information Extraction (IE) from text, following IE products from the industry and academia. Over the past decade, the framework has been studied thoroughly in terms of expressive power, complexity, and the ability to naturally combine text analysis with relational querying. This demonstration presents SpannerLib a library for embedding document spanners in Python code. SpannerLib facilitates the development of IE programs by providing an implementation of Spannerlog (Datalog-based documentspanners) that interacts with the Python code in two directions: rules can be embedded inside Python, and they can invoke custom Python code (e.g., calls to ML-based NLP models) via user-defined functions. The demonstration scenarios showcase IE programs, with increasing levels of complexity, within Jupyter Notebook.
- Abstract（参考訳）: 文書スパンナーは、業界や学界のIE製品に従って、テキストから宣言的情報抽出(IE)を行うための正式なフレームワークとして提案されている。
過去10年間で、このフレームワークは、表現力、複雑さ、そしてテキスト分析とリレーショナルクエリを自然に組み合わせる能力に関して、徹底的に研究されてきた。
このデモでは、SpannerLibがPythonコードにドキュメントスパンナーを埋め込むライブラリを提供する。
SpannerLibは、Pythonコードと相互作用するSpannerlog(Datalog-based documentpanners)の実装を提供することで、IEプログラムの開発を促進する。
デモシナリオでは、Jupyter Notebook内で、複雑さのレベルが増大したIEプログラムが紹介されている。
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