Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Column Type Annotation

Data Integration › Table annotation › Column Type Annotation 44 평가 기록 12 datasets

Column type annotation (CTA) refers to the task of predicting the semantic type of a table column and is a subtask of Table Annotation. The labels that are usually used in a CTA problem are semantic types from vocabularies like DBpedia, Schema.org or WikiData. Some examples are: Book, Country, LocalBusiness etc.

CTA can be either treated as a multi-class classification problem where a column is annotated by only one semantic type or as multi-label classification problem where a column can be annotated using multiple semantic types.

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
KGCODE-Tab
F1 (%): 86.7
논문 -
KGCODE-Tab
F1 (%): 48
논문 -
DAGOBAH
F1 (%): 83.2
논문 -
TorchicTab
Micro F1: 89.66
논문 -
Watchog
Macro-F1: 85.63
논문 -
KGCODE-Tab
F1 (%): 58.7
논문 -
HNN + P2Vec
Accuracy (%): 96.6
논문 코드
DODUO
Micro F1: 84.82
논문 코드
TURL
F1 (%): 94.75
논문 코드
KGCODE-Tab
F1 (%): 69.3
논문 -
DODUO
Macro-F1: 83.8
논문 코드
TURL
Accuracy (%): 74.6
논문 코드

데이터셋

12개

논문

라이브러리

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