論文の概要: DEREC-SIMPRO: unlock Language Model benefits to advance Synthesis in Data Clean Room

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00879v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 13:02:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:27:40.771494
• Title: DEREC-SIMPRO: unlock Language Model benefits to advance Synthesis in Data Clean Room
• Title（参考訳）: DEREC-SIMPRO:データクリーンルームにおける高度な合成のためのアンロック言語モデル
• Authors: Tung Sum Thomas Kwok, Chi-hua Wang, Guang Cheng,
• Abstract要約: 本稿では,多テーブルシンセサイザーの適応性を一般化するために,DEREC3ステップ前処理パイプラインを提案する。 また、条件分布と大規模同時仮説テストを利用するSIMPRO3アスペクト評価指標についても紹介する。 その結果,DERECの使用は忠実度を向上し,マルチテーブルシンセサイザーはコラボレーション設定においてシングルテーブルよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.784347635082232
• License:
• Abstract: Data collaboration via Data Clean Room offers value but raises privacy concerns, which can be addressed through synthetic data and multi-table synthesizers. Common multi-table synthesizers fail to perform when subjects occur repeatedly in both tables. This is an urgent yet unresolved problem, since having both tables with repeating subjects is common. To improve performance in this scenario, we present the DEREC 3-step pre-processing pipeline to generalize adaptability of multi-table synthesizers. We also introduce the SIMPRO 3-aspect evaluation metrics, which leverage conditional distribution and large-scale simultaneous hypothesis testing to provide comprehensive feedback on synthetic data fidelity at both column and table levels. Results show that using DEREC improves fidelity, and multi-table synthesizers outperform single-table counterparts in collaboration settings. Together, the DEREC-SIMPRO pipeline offers a robust solution for generalizing data collaboration, promoting a more efficient, data-driven society.
• Abstract（参考訳）: Data Clean Roomによるデータコラボレーションは価値を提供するが、プライバシの懸念が高まり、合成データとマルチテーブルシンセサイザーを通じて対処できる。 一般的なマルチテーブルシンセサイザーは、両方のテーブルで被験者が繰り返し発生すると実行できない。 これは、繰り返し被写体を持つ両方のテーブルを持つことが一般的であるため、緊急だが未解決の問題である。 このシナリオでの性能向上のために,多段合成器の適応性を一般化するDEREC3ステップ前処理パイプラインを提案する。 また,条件分布と大規模同時仮説テストを利用したSIMPRO3アスペクト評価指標を導入し,カラムレベルとテーブルレベルでの合成データ忠実度に関する総合的なフィードバックを提供する。 その結果,DERECの使用は忠実度を向上し,マルチテーブルシンセサイザーはコラボレーション設定においてシングルテーブルよりも優れていた。 DEREC-SIMPROパイプラインは、データコラボレーションを一般化するための堅牢なソリューションを提供し、より効率的でデータ駆動型社会を促進する。

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