초록
웹 표와 같은 표 형식 데이터의 유용성은 그 의미를 이해하는 데 크게 의존합니다. 본 연구는 메타데이터가 없는 표의 열 타입 예측에 초점을 맞추고 있습니다. 기존의 어휘 일치 기반 방법과 달리, 우리는 하이브리드 신경망(Hybrid Neural Network, HNN)을 통해 학습된 표 지역 특징과 지식 기반(Knowledge Base, KB) 조회 및 쿼리 응답 알고리즘을 통해 학습된 열 간 의미 특징을 충분히 활용할 수 있는 깊은 예측 모델을 제안합니다. 이 모델은 개별 표 집합에서 우수한 성능을 보이는 것뿐만 아니라, 하나의 표 집합에서 다른 집합으로 전이될 때도 좋은 성능을 나타냅니다.