Entitetsavveckling är problemet med att förena databasreferenser som motsvarar samma verkliga enheter. Med tanke på det stora antalet allmänt tillgängliga databaser som har olösta enheter motiverar vi problemet med lösning av frågetidsenheter: snabb och korrekt lösning för att besvara frågor över sådana "ostädade" databaser vid frågestunden. Eftersom kollektiva entitetsupplösningsstrategier - där relaterade referenser löses gemensamt - har visat sig vara mer exakta än oberoende attributbaserad upplösning för offline-upplösning av entitet, fokuserar vi på att utveckla nya algoritmer för kollektiv upplösning för att besvara frågor om entitetsupplösning vid frågestunden. För detta ändamål visar vi först formellt att för kollektiv upplösning, precision och återkallande för enskilda enheter följer en geometrisk progression som grannar på ökande avstånd beaktas. Unfolding denna progression leder naturligt till en tvåstegs "expand and resolute" frågebehandlingsstrategi. I denna strategi, vi först extrahera de relaterade poster för en fråga med hjälp av två nya expansionsoperatörer, och sedan lösa de extraherade poster kollektivt. Vi visar sedan hur samma strategi kan anpassas för att lösa frågor genom att identifiera och lösa endast de databasreferenser som är mest användbara för att behandla frågan. Vi validerar vår strategi på två stora publiceringsdatabaser i verkligheten där vi visar nyttan av kollektiv upplösning och samtidigt visar på behovet av anpassningsbara strategier för frågebehandling. Vi visar sedan hur samma frågor kan besvaras i realtid med hjälp av vår adaptiva strategi samtidigt som vinsterna med kollektiv resolution bevaras. Förutom experiment på verkliga datauppsättningar använder vi syntetiskt genererade data för att empiriskt visa giltigheten av de prestandatrender som förutses av vår analys av kollektiv entitetsupplösning över ett brett spektrum av strukturella egenskaper i data.
Tillvägagångssättet i REF besvarar frågor kollektivt med hjälp av en två-fas "expandera och lösa" algoritm.
Query-time Entity Resolution
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 30, pages 621-657, 2007', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}