Ett långvarigt mål för webbforskningen har varit att bygga en enhetlig webbaserad kunskapsbas. Informationsutvinningstekniker har visat goda resultat på webbingångar, men även de flesta domänoberoende är inte lämpliga för webbscale-drift. I den här artikeln beskriver vi tre nya extraktionssystem som kan användas på hela webben (varav två kommer från Google Research). TextRunner-systemet fokuserar på rå text i naturligt språk, WebBords-systemet fokuserar på HTML-inbäddade tabeller, och det djupwebbbaserade ytbeläggningssystemet fokuserar på "dolda" databaser. Domänen, expressiviteten och noggrannheten hos extraherade data kan starkt bero på dess källextraktor; vi beskriver skillnader i egenskaperna hos data som produceras av de tre extraherarna. Slutligen diskuterar vi en rad unika dataapplikationer (av vilka några redan har prototyperats) som möjliggörs genom att aggregera extraherad webbinformation.
Dessutom diskuteras i detta dokument flera unika dataapplikationer som möjliggörs genom att aggregera extraherade webbdata REF.
Web-scale extraction of structured data
{'venue': 'SGMD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}