He_r_o的博客

实体解析（ER）是数据集成的核心问题，又称为实体匹配（Entity Matching）。如下图所示，是指从给定的两张关系表中找出所有代表相同实体的元组，此例中有两对实体相同。近年来，经典的实体解析方法：DeepERDeepMatcherDitto中文社区里面，相关的资料比较少，方便大家交流，建了一个Q群：749888297...

深度学习几乎彻底改变了计算机科学的所有领域，包括数据管理。然而，对高质量训练数据的需求正在放缓深层神经网络的广泛应用。为此，数据增强（DA）成为一种常见的技术，它可以从现有的示例中生成更多标记的示例。同时，产生噪声示例的风险和超参数的大空间使得DA在实践中不那么有吸引力。我们介绍了Rotom，这是一个多用途的数据增强框架，用于一系列数据管理和挖掘任务，包括实体匹配、数据清理和文本分类。Rotom的特点是InvDA，这是一个新的DA操作符，通过将DA表述为seq2seq任务来生成自然但多样的增强示例。

文章目录TANE算法导入包等价类划分:list_duplicates发现右方集:findCplus计算函数依赖:compute_dependencies计算右方集:computeCplus有效性测试:validfde(X)计算:computeE超键检查:check_superkey修剪属性格:prune生成下一级:generate_next_level计算分区:stripped_product剥离分区:computeSingletonPartitions测试执行获取数据属性计算剥离分区TANE主要算法测试