Компьютерные науки > Машинное обучение [представлено 13 сентября 2026 года] Название: Beyond Distribution Matching: Semantics-Sconstitent Tabular Difsusion with Wilk Semantic Orgines View PDF HTML (экспериментальный) Резюме: Синтетические табличные данные могут соответствовать реальным дистрибутивным данным при одновременном нарушении семантических ограничений, регулирующих действительные графы. Это свидетельствует об одном из ключевых ограничений существующих табличных генераторов: они в основном оптимизируют распределительную достоверность, но не моделируют слабые семантические приводы, кодируемые в табличных схемах и текстовых описаниях. В этом документе мы предлагаем uurs, систему семантического и последовательного табличного распространения для получения высокодостоверных синтетических данных в условиях слабо определенных семантических приводов. ours/первым построены два типа приведения, а именно внутриколумбовая сематика и межколоночные символические правила, причем извлечение при помощи LLM из метаданных и подтверждение реального разделения обучения. Эти приводы затем используются в качестве условий для образования, а не постспециальных фильтров. Если говорить конкретно, то uurs\ картирует неоднородные значения колонок, характеристики столбцов и семантические приводы в единое семантическое пространство, а также осуществляет коррумпацию по колонкам вперед и предопределённое обратное денонсирование для сохранения как маргинальных распределения, так и взаимосогласованных…
Помимо сопоставления распределения: Semantics-Content Tabular Diflusion with Wilk Semantic Prors
arXiv: 2609.16069v1 Annuales Type: новый резюме: синтетические табличные данные могут соответствовать реальным распределениям данных, в то время как они по-прежнему нарушают семантические ограничения, которые регулируют действительные графы таблиц. Это свидетельствует об одном из ключевых ограничений существующих табличных генераторов: они в основном оптимизируют распределительную достоверность, но не моделируют слабые семантические приводы, кодируемые в табличных схемах и текстовых описаниях. В этом документе мы предлагаем uurs, систему семантического и последовательного табличного распространения для получения высокодостоверных синтетических данных в условиях слабо определенных семантических приводов. ours/первым построены два типа приведения, а именно внутриколумбовая сематика и межколоночные символические правила, причем извлечение при помощи LLM из метаданных и подтверждение реального разделения обучения. Эти приводы затем используются в качестве условий для образования, а не постспециальных фильтров. Если говорить конкретно, то /urs\ картирует неоднородные значения колонок, данные о столбцах и семантичные приводы в единое семантическое пространство и выполняет по колонкам передний корру