
摘要
表格数据(如网页表格)的实用性在很大程度上取决于对其语义的理解。本研究专注于无元数据表格的列类型预测。与传统的基于词汇匹配的方法不同,我们提出了一种深度预测模型,该模型能够充分利用表格的上下文语义,包括通过混合神经网络(Hybrid Neural Network, HNN)学习到的表格局部特征,以及通过知识库(Knowledge Base, KB)查询和回答算法学习到的列间语义特征。该模型不仅在单个表格集上表现出良好的性能,在从一个表格集转移到另一个表格集时也表现优异。
表格数据(如网页表格)的实用性在很大程度上取决于对其语义的理解。本研究专注于无元数据表格的列类型预测。与传统的基于词汇匹配的方法不同,我们提出了一种深度预测模型,该模型能够充分利用表格的上下文语义,包括通过混合神经网络(Hybrid Neural Network, HNN)学习到的表格局部特征,以及通过知识库(Knowledge Base, KB)查询和回答算法学习到的列间语义特征。该模型不仅在单个表格集上表现出良好的性能,在从一个表格集转移到另一个表格集时也表现优异。