Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automating Date Format Detection for Data Visualization

論文の概要: Automating Date Format Detection for Data Visualization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05640v1
Date: Fri, 10 Jan 2025 00:57:59 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-13 15:27:44.294992
Title: Automating Date Format Detection for Data Visualization
Title（参考訳）: データ可視化のための日付フォーマット検出の自動化
Authors: Zixuan Liang,
Abstract要約: 本稿では,最小エントロピーに基づく日時解析と,自然言語モデリングに基づく2つのアルゴリズムを提案する。提案手法は,日付書式抽出を簡略化し,データビジュアライゼーションツールやデータベースとの統合に適した方法である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: Data preparation, specifically date parsing, is a significant bottleneck in analytic workflows. To address this, we present two algorithms, one based on minimum entropy and the other on natural language modeling that automatically derive date formats from string data. These algorithms achieve over 90% accuracy on a large corpus of data columns, streamlining the data preparation process within visualization environments. The minimal entropy approach is particularly fast, providing interactive feedback. Our methods simplify date format extraction, making them suitable for integration into data visualization tools and databases.
Abstract（参考訳）: データ準備、特に日付解析は、分析ワークフローにおいて重要なボトルネックである。そこで本研究では,最小エントロピーに基づく2つのアルゴリズムと,文字列データから日付形式を自動的に導出する自然言語モデルを提案する。これらのアルゴリズムは、大量のデータ列に対して90%以上の精度を達成し、可視化環境でのデータ準備プロセスを合理化している。最小限のエントロピーアプローチは特に高速で、インタラクティブなフィードバックを提供する。提案手法は,日付書式抽出を簡略化し,データビジュアライゼーションツールやデータベースとの統合に適した方法である。

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