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通过结构因果模型生成合成关系表格数据
FrederikHoppeandAstridFranzandLarsKleinemeierandUdoGöbel
CONTACTSoftwareGmbH,WienerStr.1-3,28359Bremen,Germany
frederik.hoppe@
摘要训练和基准测试。为了系统地建模表内相关性
和表间关系，我们的方法从真实世界的数据集
合成表格数据生成近年来受到了越来越
中独立构建数据，克服了访问限制。我们的方
本多的关注，特别是随着表格数据基础模型法受到了TabPFN(Hollmannetal.,2025)的基于
译的出现。TabPFN(Hollmannetal.,2025)的SCM的方法的启发。然而，我们在原始SCM
中突破性成功，利用了大量由结构因果模型框架中引入了关键变化，并将其扩展为生成通
（SCMs）衍生出的合成表格数据集，展示
1了合成数据在开发强大的表格基础模型中过共享键列连接的多个表。基于这些扩展，我
v
8所起的关键作用。然而，大多数现实世界们提供了一个自动化的框架，用于创建包含单
2
5中的表格数据以关系格式存在于多个相互个表中的统计特性和它们之间结构关系的合成
3关联的表格中——当前生成方法尚未充分
0关系数据集。这一贡献使能够创建现实的关系
.解决这种结构。在这项工作中，我们通过
7表格数据，可用于开发捕捉表间关系的模型。
0开发一种新型框架扩展了SCM的方法，该
5框架能够生成包含表间因果关系的真实合
22相关工作
:成关系表格数据。我们的实验确认，该框
v
i架能够构建具有复杂表间依赖关系的关系合成表格数据生成已经显著发展，以解决
x
r型数据集，模拟现实世界的情景。诸如数据稀缺和隐私问题等挑战。早期的工作
a
(Patkietal.,2016)提出了合成数据金库的概念，
1介绍
通过递归条件参数聚合来构建关系数据库的生
合成数据生成技术的发展随着基础模型的成模型。这是第一个用于生成关系数据的学习
出现取得了显著进展，特别是在图像和文本等方法。最近，(Hudovernik,2024)提出了一种结
领域。然而，生成现实的表格数据——特别是合图神经网络嵌入与扩散模型的方法，利用由
具有正确链接条目的关系表格数据——仍然是外键约束产生的关系数据的图形表示。该方法
机器学习研究中一个较少探索的挑战。尽管大捕捉了多个链接表中的拓扑结构和统计属性。
型语言模型和扩散模型已经在各种领域的合成这些方法需要一个（现实世界）的数据集作为
数据生成方面带来了革命性的变化，结构化的基础，以提取统计和关系模式，然后使用这些
表格数据由于其在实际应用中的普遍存在却相模式生成具有相
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