- Can LLMs Clean Up Your Mess? A Survey of Application-Ready Data Preparation with LLMs [66.6]
データ準備は、生のデータセットを識別し、データセット間の関係を解明し、それらから貴重な洞察を抽出することを目的としている。 本稿では,様々な下流タスクのためのデータ準備にLLM技術を用いることに焦点を当てる。 データクリーニング、標準化、エラー処理、計算、データ統合、データ豊か化という3つの主要なタスクにフィールドを編成するタスク中心の分類を導入します。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Jan 2026 12:02:45 GMT) - LLMを用いたデータ整理に関するサーベイ。
- リポジトリはGitHub – weAIDB/awesome-data-llm: Official Repository of “LLM × DATA” Survey Paper