Unstructured Data Fusion for Schema and Data Extraction
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Recently, there has been significant interest in extracting actionable insights from the abundance of unstructured textual data. In this paper, we introduce a novel problem, which we term Semistructured Schema and Data Extraction (SDE). This task aims to enhance and complete tables using information discovered from textual repositories, given partial table specifications in the form of queries. To effectively solve SDE, several challenges must be overcome, which involve transforming the partial table specifications into effective queries, retrieving relevant documents, discerning values for partially specified attributes, inferring additional attributes, and constructing an enriched output table while mitigating the influence of false positives from the retrieval. We propose an end-to-end pipeline for SDE, which consists of a retrieval component and an augmentation component, to address each of the challenges. In the retrieval component, we serialize the partial table specifications into a query and employ a dense passage retrieval algorithm to extract the top-k relevant results from the text repository. Subsequently, the augmentation component ingests the output documents from the retrieval phase and generates an enriched table. We formulate this table enrichment task as a unique sequence-to-sequence task, distinct from traditional approaches, as it operates on multiple documents during generation. Utilizing an interpolation mechanism on the encoder output, our model maintains a nearly constant context length while automatically prioritizing the importance of documents during the generation. Due to the novelty of SDE, we establish a validation methodology, adapting and expanding existing benchmarks with the use of powerful large language models. Our extensive experiments show that our method achieves high accuracy in enriching query tables through multi-document fusion, while also surpassing baseline methods in both accuracy and computational efficiency.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,017 | 0,038 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle