Иерархическая байесианская модель для выбора соответствующих подграфов с приложением к крупным языковым моделям

arXiv: 2609.20294v1 Аннонс Тип: новое резюме: нахождение большой языковой модели в реляционной базе данных требует выбора таблиц и объединения, имеющих отношение к запросу. Существующие методы увязки схем обычно дают результаты в таблицах или колонках независимо друг от друга, хотя целевой объект как правило является связующим подграфом графика иностранного ключа. Мы предлагаем иерархическую байесовскую модель для схемы, связывающей структурированный отбор подмножек на небольших распределенных графиках. Необоснованные доказательства, полученные с помощью таблиц запросов и колумонов вопросов, сочетаются со двусторонним автологическим соединением на краях иностранных ключей, что позволяет отбирать нечетко обозначенные таблицы, когда они соединяют другие соответствующие таблицы. Вариации модели случайного воздействия на уровне базы данных в исходном коэффициенте включения и прочности сцепления, а также небольшие размеры графиков схемы позволяют точно оценить условной вероятности и вероятность включения, которые мы усреднеем по приближению Лапласа к параметру запоздалого. В отношении контрольных наборов данных