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GRAM: 基于数据安全背景下的数据模式的生成式检索增强匹配
在数据摄取过程中，模式匹配是当代数据库系统中至关重要的阶段，它的目标是识别与不同数据表相关联的两组属性之间的相似性，本研究重新审视了这个基础问题，并基于大型语言模型进行了探讨，强调了在零射和少射场景下精确匹配属性的能力。
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a month ago
ReMatch：基于 LLMs 的改进检索型模式匹配
本文介绍了一种名为 ReMatch 的新方法，使用检索增强的大型语言模型（LLMs）匹配架构，无需预定义映射、模型训练或访问源数据库的数据。实验结果表明，ReMatch 显著提高了匹配能力，并优于其他机器学习方法。
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4 months ago
AI 匹配：使用嵌入的两步方法进行模式匹配
本文提出了一种基于神经嵌入的端到端模式匹配新方法，该方法分为表匹配和属性匹配两步。实验结果表明，该方法能够以精确可靠的方式确定匹配，并且相较于传统模式匹配方法能找到非常规匹配点。
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2 years ago
在线目录的产品合成
介绍了产品综合的问题，提出了一个系统来解决该问题，包括提取，数据合并等组件，其中还涉及从商家提取数据，架构对接和数据同化等问题。使用比较了 Bing Shopping 的数据，通过实验验证该方法能自动生成大量准确的产品规格，其中自适应的架构
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13 years ago
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