Abstract-The Web har potential att bli världens största kunskapsbas. För att frigöra denna potential, den mängd information som finns tillgänglig på webben måste extraheras och organiseras. Det finns ett behov av nya frågetekniker som är enkla och ännu mer uttrycksfulla än de som tillhandahålls av standard sökordsbaserade sökmotorer. Söka efter kunskap snarare än webbsidor måste överväga inneboende semantiska strukturer som entiteter (person, organisation, etc.) och relationer (isA, locatedIn, etc.). I detta dokument föreslår vi NAGA, en ny semantisk sökmotor. NAGA bygger på en kunskapsbas, som är organiserad som en graf med maskinskrivna kanter, och består av miljontals enheter och relationer som utvunnits ur webbaserad korpora. Ett grafbaserat frågespråk gör det möjligt att formulera frågor med ytterligare semantisk information. Vi introducerar en ny poängsättningsmodell, baserad på principerna för generativa språkmodeller, som formaliserar flera föreställningar såsom förtroende, informativhet och kompaktitet och använder dem för att rangordna frågeresultat. Vi visar NAGA:s överlägsna resultatkvalitet över toppmoderna sökmotorer och frågesvarssystem.
När det gäller att utnyttja även semantiska relationer använde NAGA REF en poängmodell baserad på principerna för generativa språkmodeller, från vilka åtgärder som förtroende, informativhet och kompaktitet härleds, som sedan används för att rangordna resultat.
NAGA: Searching and Ranking Knowledge
{'venue': '2008 IEEE 24th International Conference on Data Engineering', 'journal': '2008 IEEE 24th International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}