arXiv cs.AI· Marcelo Valentim Silva, Hannes Herrmann, Valerie Maxville·· 25 天前AI 评分26
用于大规模语义表格解析与数据质量评估的可解释表头中心框架
An Explainable Header-Centric Framework for Large-Scale Semantic Table Interpretation and Data Quality Assessment
AI 导读
研究人员提出一种用于仅元数据列类型标注与数据质量评估的可解释表头中心框架。该框架利用精选词汇资源将表头映射至 39 种可解释的 FinalFormat 类型，并触发数据质量问题验证规则以生成无权重质量指标 HeadersIQ。框架在包含约 120,000 个表头列的 UCI、SOTAB 及 SemTab 2024 等异构基准上完成评测，并支持与 DBpedia 和 Schema.org 的对齐。
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