Исследователи предлагают ALORE, масштабируемый и устойчивый к доменам оценщик размера наибольшего пересечения между таблицами в больших репозиториях. Он устраняет ограничения модели Armadillo, явным образом представляя структуру строк и столбцов и выявляя сигналы межтабличного выравнивания во время обучения.

  • Использует кодировщик гиперграфа строк и столбцов с двумя представлениями для сохранения структурной принадлежности.
  • Применяет цели, управляемые выравниванием, с недорогими сигналами взаимодействия.
  • Внедряет устойчивое к доменам отображение значений для снижения чувствительности к распределениям, специфичным для корпуса.
  • Снижает среднюю абсолютную ошибку (MAE) в целом на 55% и на 69% при переносе без обучения.
  • Достигает ускорения до 89 раз по сравнению с предыдущими методами.

ALORE демонстрирует превосходные результаты в различных областях и масштабах, подтверждая свою эффективность для задач поиска по таблице.