Tabellerna inbäddade i Wikipedia-artiklar innehåller rikt, halvstrukturerat encyklopediskt innehåll. Det kumulativa innehållet i dessa tabeller kan dock inte ifrågasättas. Vi föreslår därför metoder för att återställa semantiken i Wikipediatabeller och i synnerhet för att extrahera fakta från dem i form av RDF-tripplar. Vår kärnmetod använder en befintlig länkad data-kunskap-bas för att hitta befintliga relationer mellan enheter i Wikipedia tabeller, vilket tyder på samma relationer som innehav för andra enheter i analoga kolumner på olika rader. Vi finner att en sådan metod extraherar RDF tredubblar från Wikipedias tabeller med en rå precision på 40%. För att förbättra den råa precisionen definierar vi en uppsättning funktioner för extraherade tripletter som spåras under extraktionsfasen. Med hjälp av en manuellt märkt guldstandard testar vi sedan en mängd olika metoder för maskininlärning för att klassificera korrekta/okorrekta tripletter. En sådan metod extraherar 7,9 miljoner unika och nya RDF tredubblar från över en miljon Wikipedia tabeller med en uppskattad precision på 81,5 %.
Muñoz m.fl. Ref extrahera faktainnehåll från Wikipedia tabeller i form av RDF tripletter, bidrar till att återhämta tabell semantiska och upptäcka bordsrelationer.
Using linked data to mine RDF from wikipedia's tables
{'venue': "WSDM '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}