Halvstrukturerade data innebär många utmaningar, främst på grund av dess brist på ett strikt schema. Dessa utmaningar förstoras ytterligare när stora mängder data samlas in från heterogena källor. Vi tar itu med detta genom att undersöka och utveckla metoder för att automatiskt härleda strukturinformation från t.ex. data. Med XML som referensformat närmar vi oss problemet med schemagenerering genom tillämpning av induktiv inferensteori. Genom att göra detta granskar och utvidgar vi resultaten i samband med de grammatiska slutledningarna. Vi anpassar sedan en metod för att utvärdera resultatet av en slutledningsprocess från beräkningslingvistik. Vidare kombinerar vi flera inferensalgoritmer, inklusive både nya tekniker som introducerats av oss och dem från tidigare arbete. Omfattande experiment visar att vår nya hybridmetod, baserad på nyligen utvecklade optimeringstekniker, är den mest effektiva.
REF använder flera metoder för att generera probabilistisk strängautomati som representerar reguljära uttryck, genom tillämpning av induktiv inferensteori.
Structural inference for semistructured data
{'venue': "CIKM '01", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}