Combining quantitative and logical data cleaning
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative data cleaning relies on the use of statistical methods to identify and repair data quality problems while logical data cleaning tackles the same problems using various forms of logical reasoning over declarative dependencies. Each of these approaches has its strengths: the logical approach is able to capture subtle data quality problems using sophisticated dependencies, while the quantitative approach excels at ensuring that the repaired data has desired statistical properties. We propose a novel framework within which these two approaches can be used synergistically to combine their respective strengths. We instantiate our framework using (i) metric functional dependencies, a type of dependency that generalizes functional dependencies (FDs) to identify inconsistencies in domains where only large differences in metric data are considered to be a data quality problem, and (ii) repairs that modify the inconsistent data so as to minimize statistical distortion, measured using the Earth Mover's Distance. We show that the problem of computing a statistical distortion minimal repair is NP-hard. Given this complexity, we present an efficient algorithm for finding a minimal repair that has a small statistical distortion using EMD computation over semantically related attributes. To identify semantically related attributes, we present a sound and complete axiomatization and an efficient algorithm for testing implication of metric FDs. While the complexity of inference for some other FD extensions is co-NP complete, we show that the inference problem for metric FDs remains linear, as in traditional FDs. We prove that every instance that can be generated by our repair algorithm is set-minimal (with no unnecessary changes). Our experimental evaluation demonstrates that our techniques obtain a considerably lower statistical distortion than existing repair techniques, while achieving similar levels of efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».