Tabeller är bland de mest kraftfulla och praktiska verktygen för att organisera och arbeta med data. Vår motivation är att utrusta kalkylprogram med smarta assistansfunktioner. Vi koncentrerar oss på en viss grupp av tabeller, nämligen tabeller med ett enhetsfokus. Vi introducerar och fokuserar på två specifika uppgifter: att fylla rader med ytterligare instanser (enheter) och att fylla kolumner med nya rubriker. Vi utvecklar generativa probabilistiska modeller för båda arbetsuppgifterna. För att uppskatta komponenterna i dessa modeller, vi anser en kunskapsbas samt en stor tabell corpus. Vår experimentella utvärdering simulerar de olika stadierna av användaren som matar in innehåll i en faktisk tabell. En detaljerad analys av resultaten visar att modellernas komponenter är kompletterande och att våra metoder överträffar befintliga metoder från litteraturen. • Informationssystem → Miljöspeci c hämtning; Användare och interaktiv hämtning; Rekommenderar system; Probabilistiska hämtningsmodeller;
Zhang m.fl. REF utvecklade generativa probabilistiska modeller för att utrusta kalkylblad med smart assistanskapacitet.
EntiTables: Smart Assistance for Entity-Focused Tables
{'venue': "SIGIR '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}