[论文解读] Data Curation APIs

Amin Beheshti, Alireza Tabebordbar+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 10, 2016

Topic Modeling参考文献 8被引用 5

一句话总结

本文介绍了一组开源数据清洗API，旨在将原始的非结构化、半结构化和结构化数据转化为经过清洗、富含上下文信息的数据，以提升分析效果。通过支持自动化提取实体、生成同义词和词干、链接知识库、计算相似度、分类以及索引等功能，这些API减少了人工清洗工作量，提升了终端用户和应用的数据质量。

ABSTRACT

Understanding and analyzing big data is firmly recognized as a powerful and strategic priority. For deeper interpretation of and better intelligence with big data, it is important to transform raw data (unstructured, semi-structured and structured data sources, e.g., text, video, image data sets) into curated data: contextualized data and knowledge that is maintained and made available for use by end-users and applications. In particular, data curation acts as the glue between raw data and analytics, providing an abstraction layer that relieves users from time consuming, tedious and error prone curation tasks. In this context, the data curation process becomes a vital analytics asset for increasing added value and insights. In this paper, we identify and implement a set of curation APIs and make them available (on GitHub) to researchers and developers to assist them transforming their raw data into curated data. The curation APIs enable developers to easily add features - such as extracting keyword, part of speech, and named entities such as Persons, Locations, Organizations, Companies, Products, Diseases, Drugs, etc.; providing synonyms and stems for extracted information items leveraging lexical knowledge bases for the English language such as WordNet; linking extracted entities to external knowledge bases such as Google Knowledge Graph and Wikidata; discovering similarity among the extracted information items, such as calculating similarity between string, number, date and time data; classifying, sorting and categorizing data into various types, forms or any other distinct class; and indexing structured and unstructured data - into their applications.

研究动机与目标

• 解决大数据分析流水线中对可扩展、自动化数据清洗日益增长的需求。
• 通过将复杂操作抽象为可重用的API，减少手动数据清洗耗时且易出错的问题。
• 为开发人员提供标准化接口，以增强数据的语义元数据，如命名实体、同义词和外部知识链接。
• 通过实现多样化数据类型的上下文化和标准化，提升数据质量和分析洞察力。
• 通过在GitHub上以模块化、版本化的API形式暴露清洗功能，支持互操作性和可扩展性。

提出的方法

• 设计一组封装核心数据清洗操作的应用程序编程接口（API）。
• 实现自然语言处理（NLP）技术，用于提取关键词、词性以及命名实体（如人物、组织、疾病等）。
• 利用词汇知识库（如WordNet）为提取的术语生成同义词和词干。
• 集成外部知识库（如Google知识图谱和Wikidata），以链接并丰富提取的实体。
• 应用相似度算法，对字符串、数值、日期和时间等不同类型的数据项进行比较与关联。
• 支持将数据分类、排序和归类到预定义或动态类型中，并支持索引以实现高效检索。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何将数据清洗抽象为可重用、可组合的API，以简化其在分析流水线中的集成？
• RQ2 哪些核心操作组合最有效地将原始数据转化为语义丰富、经过清洗的数据？
• RQ3 自动化清洗在多大程度上能减少人工工作量，同时提升数据质量和一致性？
• RQ4 如何通过统一的API接口对多样化数据类型（如文本、图像、视频、结构化数据）进行统一处理和增强？
• RQ5 外部知识库和词汇资源在提升清洗后数据语义价值方面发挥什么作用？

主要发现

• 所提出的清洗API成功实现了多项数据增强任务的自动化，包括命名实体识别、同义词生成和外部知识链接。
• 与WordNet集成可实现通过同义词和词干提取对术语进行一致的规范化，从而提升数据的一致性。
• 将提取的实体链接至Wikidata和Google知识图谱，显著增强了语义丰富度，并支持基于知识图谱的推理。
• 对多样化数据类型（如日期、数值、字符串）进行相似度计算，支持数据去重和关系发现。
• 分类和索引功能使得在结构化和非结构化格式中均可实现可扩展的数据组织与高效检索。
• API在GitHub上的开源发布，支持社区采纳、功能扩展，并可集成到各类数据分析应用中。