Abstract-Nows, det finns många frågor till sökmotorer som syftar till att hitta värden från strukturerade data (t.ex., film showtime av en viss plats). I sådana scenarier finns det ofta en obalans mellan värden för strukturerade data (hur innehållsskapare beskriver enheter) och webbfrågor (hur olika användare försöker hämta dem). Därför, att erkänna de alternativa sätt människor använder för att referera en enhet, är avgörande för strukturerad webbsökning. I detta dokument studerar vi problemet med automatisk generering av enhetssynonymer över strukturerade data för att minska klyftan mellan användare och strukturerade data. Vi föreslår en offline, datadriven strategi som minerar frågeloggar för fall där innehållsskapare och webbanvändare tillämpar en mängd olika strängar för att hänvisa till samma webbsidor. På detta sätt, med tanke på en uppsättning strängar som referensenheter, genererar vi en utökad uppsättning likvärdiga strängar (entitetssynonymer) för varje enhet. Vårt ramverk består av tre moduler: kandidatgenerering, kandidaturval och bullerrening. Vi studerar vidare orsaken till problemet genom att identifiera olika entitetssynonymklasser. Den föreslagna metoden verifieras med experiment på verkliga datamängder som visar att vi avsevärt kan öka täckningen av strukturerade webbfrågor med god precision.
REF föreslog en offline-, helautomatisk och datadriven algoritm som heter identifiera normaliseringsenhet synonym som minerar frågor om fall där en mängd nyckelord har använts för att hänvisa till samma webbsidor och genererar en utökad uppsättning likvärdiga strängar som kallas enhet synonymer för varje original sökord.
Entity Synonyms for Structured Web Search
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}