데이터베이스 필드의 상호 작용적인 의미 상승
대규모 언어 모델 기반 agent들은 데이터 관련 작업에 점점 더 많이 배치되고 있습니다. 데이터 의미를 이해하고 탐색하고 검색하는 작업을 포함합니다. 그러나 그들의 성능은 데이터 의미의 명확성과 완전성에 크게 의존합니다. 실제로 많은 field 설명은 모호하거나 완전하지 않습니다. 왜냐하면 필드의 의미와 같은 필수적인 맥락은 사용자들의 도메인 지식에서 나와서 거의 공개적으로 문서화되지 않기 때문입니다. 이 격차는 agent들의 하위 작업 성능을 제한합니다. 예를 들어, entity-linking 작업의 성능을 제한합니다. 이 격차를 메우기 위해, 우리는 새로운 및 포괄적인 Interactive SEmantic Enrichment system (ISEE)을 소개합니다. ISEE는 데이터 필드 설명의 품질을 측정하고 domain 지식을 수집하고 사용자와 함께 의미를 향상시킵니다. 사용자 연구, 자동 사용자 시뮬레이션, 정량적 평가 및 사례 연구를 통해, 우리는 ISEE가 cognitive load를 크게 감소시키고 설명의 품질을 향상시키고 하위 작업 성능을 향상시킨다는 것을 입증합니다.
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