Table2Analysis: Modeling and Recommendation of Common Analysis Patterns for Multi-Dimensional Data

1. Introduction

2. Figures

3. Summary

本文提出了Table2Analysis框架来学习和推荐公共分析模式。所提出的技术可以为给定的数据集生成多个Common Analysis序列，从而大大提高数据分析任务的生产率。

4. Main Points

1. 提出了一种新的公共分析任务。学习数据分析领域的结构化预测和推荐的常识。
2. 提出了基于语言的Table2Analysis框架来学习和生成公共分析。对于分析推荐，Table2Analysis是第一个通过利用表中的非结构化文本自动学习理想的语义组合的方法。
3. 为推荐任务收集了一个大规模的数据集，并进行了系统的评估，以验证所提出的技术的有效性。

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