De flesta webbaserade Q/A-system fungerar genom att hitta sidor som innehåller ett uttryckligt svar på en fråga. Dessa system är hjälplösa om svaret måste härledas från flera meningar, möjligen på olika sidor. För att lösa detta problem introducerar vi HOLMES-systemet, som använder textinferens (TI) över tupler som utvunnits ur text. Medan det tidigare arbetet med TI (t.ex. litteraturen om textinnehåll) har tillämpats på styckestora texter, använder HOLMES kunskapsbaserade modellkonstruktioner för att skala TI till en corpus på 117 miljoner webbsidor. Med bara några minuter, HOLMES dubblar minns till exempel frågor i tre olika domäner (geografi, affärer, och näring). Viktigt är att HOLMES körtid är linjär i storleken av dess indata corpus på grund av en överraskande egenskap hos många textrelationer i webben corpus-de är "ungefär" funktionell i en väldefinierad betydelse.
REF utnyttjar funktionalitetsegenskaper hos predikat för att skala upp textbaserade slutsatser till webben.
Scaling Textual Inference to the Web
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}