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。

AutoDDG is an automated dataset description generation framework tailored for tabular data, aiming to improve keyword-based dataset search performance. It combines data-driven methods and Large Language Models (LLMs) to generate comprehensive, accurate, readable and concise dataset descriptions. This framework first generates data-driven configuration files via traditional data profile techniques to capture the fundamental characteristics of datasets, then leverages LLMs to derive semantic configuration files that enrich the contextual information of the descriptions. The descriptions generated by AutoDDG are evaluated in terms of data retrieval, completeness and consistency, and validated through two novel benchmarks specifically designed to assess the quality of dataset descriptions.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

AutoDDG数据集的构建方式是通过结合数据驱动的方法和大型语言模型（LLMs）来生成数据集描述。首先，AutoDDG对表格数据进行数据驱动分析，生成数据驱动的分析结果，包括属性类型、统计摘要（如值范围）和分布。然后，利用LLMs生成语义分析结果，为数据集添加上下文信息，如数据集的主题。最后，结合数据驱动的分析和语义分析结果，LLMs生成文本描述。AutoDDG还提出了两种类型的描述：用户关注描述（UFD）和搜索关注描述（SFD），以满足不同的使用场景。

特点

AutoDDG数据集的特点包括：1）自动生成数据集描述，提高数据集的可发现性；2）结合数据驱动分析和LLMs，生成全面、准确、易读且简洁的描述；3）提出两种类型的描述，UFD和SFD，分别针对用户可读性和搜索引擎索引进行优化；4）提出多方面的评估策略，包括数据检索评估、参考评估和无参考评估，以评估描述的质量。

使用方法

使用AutoDDG数据集的方法包括：1）使用数据驱动分析生成数据驱动的分析结果；2）利用LLMs生成语义分析结果；3）结合数据驱动的分析和语义分析结果，LLMs生成文本描述；4）评估生成的描述的质量，包括数据检索评估、参考评估和无参考评估；5）将生成的描述用于数据集搜索引擎，以提高数据集的可发现性。

背景与挑战

背景概述

随着开放数据门户和企业数据湖中数据集的激增，从中提取数据驱动洞察力的机会也随之增加。然而，广泛使用的数据集搜索系统依赖于对数据集元数据（包括描述）的基于关键词的搜索，以促进发现。当这些描述不完整、缺失或与数据集内容不一致时，可发现性会受到严重阻碍。在这篇论文中，我们解决了自动数据集描述生成的问题：如何生成有助于数据集发现和支持相关性评估的信息丰富描述。我们引入了AutoDDG，这是一个针对表格数据的自动数据集描述生成框架。为了生成全面、准确、可读和简洁的描述，AutoDDG采用数据驱动方法来总结数据集的内容，并利用大型语言模型（LLMs）来丰富总结的语义信息，并生成可读的描述。AutoDDG由纽约大学的研究人员Haoxiang Zhang、Yurong Liu、Wei-Lun (Allen) Hung、Aécio Santos和Juliana Freire于2020年开发，旨在提高数据集的发现性和可理解性，从而最大化其效用。该数据集对数据科学和机器学习领域产生了重大影响，为数据集的自动描述生成提供了新的解决方案，并提高了数据集搜索和检索的性能。

当前挑战

AutoDDG在数据集描述生成中面临的主要挑战包括如何评估数据描述生成方法的有效性和描述的质量。为了解决这个问题，AutoDDG提出了一个多方面的评估策略，包括（1）衡量数据集搜索引擎中数据集检索的改进，（2）将生成的描述与现有描述（如果有）进行比较，以及（3）评估内在质量指标，如可读性、对数据的忠诚度和简洁性。此外，AutoDDG还引入了两个新的基准来支持这种评估。另一个挑战是如何将表格数据转换为适合大型语言模型处理的文本格式，以及如何在固定上下文窗口内处理大型数据集。AutoDDG通过构建数据驱动配置文件和语义配置文件来解决这些挑战，并通过精心设计的提示来指导大型语言模型生成描述。

常用场景

经典使用场景

AutoDDG数据集主要用于解决数据集描述的自动生成问题，特别是针对表格数据。该数据集采用了数据驱动的方法来总结数据集的内容，并利用大型语言模型（LLM）来丰富总结的语义信息，并生成易于阅读的描述。AutoDDG框架能够生成全面、准确、可读且简洁的数据集描述，从而提高数据集的可发现性和相关性的评估。

实际应用

AutoDDG数据集在实际应用中主要用于数据集搜索和发现。通过自动生成数据集描述，AutoDDG能够帮助数据集作者和管理员创建全面且准确的数据集描述，从而提高数据集的可发现性和相关性。此外，AutoDDG还能够帮助用户更好地理解数据集的内容，并评估其相关性，从而提高数据集的使用效率。

衍生相关工作

AutoDDG数据集衍生了许多相关工作，包括数据集搜索、表理解、表到文本生成等。在数据集搜索方面，AutoDDG提出了新的评估策略和基准，以支持数据集描述的自动生成和评估。在表理解方面，AutoDDG利用大型语言模型来丰富数据集的语义信息，从而提高数据集的可用性和可解释性。在表到文本生成方面，AutoDDG提出了两种描述类型：用户关注描述（UFD）和搜索关注描述（SFD），以满足不同的用户需求和应用场景。