論文の概要: ICE-ID: A Novel Historical Census Data Benchmark Comparing NARS against LLMs, \& a ML Ensemble on Longitudinal Identity Resolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13792v1
- Date: Wed, 11 Jun 2025 13:46:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-18 17:34:59.142103
- Title: ICE-ID: A Novel Historical Census Data Benchmark Comparing NARS against LLMs, \& a ML Ensemble on Longitudinal Identity Resolution
- Title（参考訳）: ICE-ID: NARS と LLMs, \& a ML を比較した新しい歴史国勢調査データベンチマーク
- Authors: Gonçalo Hora de Carvalho, Lazar S. Popov, Sander Kaatee, Kristinn R. Thórisson, Tangrui Li, Pétur Húni Björnsson, Jilles S. Dibangoye,
- Abstract要約: ICE-IDは、アイスランドの国勢調査記録の220年 (1703-1920) を含む、歴史的なアイデンティティ解決のための新しいベンチマークデータセットである。
ICE-IDは、複数の世代にわたる長手データにまたがり、名前のバリエーション、人口変動、豊富な系譜リンクをキャプチャする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce ICE-ID, a novel benchmark dataset for historical identity resolution, comprising 220 years (1703-1920) of Icelandic census records. ICE-ID spans multiple generations of longitudinal data, capturing name variations, demographic changes, and rich genealogical links. To the best of our knowledge, this is the first large-scale, open tabular dataset specifically designed to study long-term person-entity matching in a real-world population. We define identity resolution tasks (within and across census waves) with clearly documented metrics and splits. We evaluate a range of methods: handcrafted rule-based matchers, a ML ensemble as well as LLMs for structured data (e.g. transformer-based tabular networks) against a novel approach to tabular data called NARS (Non-Axiomatic Reasoning System) - a general-purpose AI framework designed to reason with limited knowledge and resources. Its core is Non-Axiomatic Logic (NAL), a term-based logic. Our experiments show that NARS is suprisingly simple and competitive with other standard approaches, achieving SOTA at our task. By releasing ICE-ID and our code, we enable reproducible benchmarking of identity resolution approaches in longitudinal settings and hope that ICE-ID opens new avenues for cross-disciplinary research in data linkage and historical analytics.
- Abstract（参考訳）: アイスランドの国勢調査記録から220年 (1703-1920) を経た, 歴史的アイデンティティ解決のための新しいベンチマークデータセットICE-IDを紹介した。
ICE-IDは、複数の世代にわたる長手データにまたがり、名前のバリエーション、人口変動、豊富な系譜リンクをキャプチャする。
われわれの知る限りでは、これは現実世界の人口の長期的個人密度マッチングを研究するために特別に設計された、最初の大規模でオープンな表型データセットである。
我々は、(国勢調査波を通した)アイデンティティ解決タスクを、明確に文書化されたメトリクスと分割で定義する。
我々は、NARS(Non-Axiomatic Reasoning System)と呼ばれる表型データに対する新しいアプローチに対して、手作りのルールベースのマーカ、MLアンサンブル、構造化データ(例えば、トランスフォーマーベースの表型ネットワーク)のためのLLM、および限られた知識とリソースを推論するために設計された汎用AIフレームワークなど、様々な手法を評価した。
その中核は、項ベースの論理であるNon-Axiomatic Logic (NAL)である。
実験の結果,NARSは他の標準手法と非常にシンプルで競合し,SOTAを達成できた。
ICE-IDとコードのリリースにより、縦方向設定におけるアイデンティティ解決アプローチの再現可能なベンチマークを可能にし、データリンクと履歴解析の学際的な研究のための新たな道を開くことを期待する。
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