纽约大学 发布 AutoDDG 数据集, 应用在 自然语言处理、数据挖掘 领域

纽约大学 本次发布的数据集 AutoDDG, AutoDDG是一个针对表格数据的自动数据集描述生成框架，旨在提高基于关键词的数据集搜索效果。框架结合了数据驱动方法和大型语言模型，生成全面、准确、易读且简洁的数据集描述。该框架首先通过传统数据配置文件技术生成数据驱动配置文件，捕获数据集的基本特征，然后利用大型语言模型衍生语义配置文件，丰富描述的上下文信息。AutoDDG生成的描述在数据检索、完整性和一致性方面进行了评估，并通过两个新的基准测试进行验证，这些基准测试专门设计用于评估数据集描述的质量。

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