Tabular data är en riklig källa till information på webben, men är fortfarande mestadels isolerade från den senares sammankopplingar eftersom tabeller saknar länkar och dator-tillgängliga beskrivningar av deras struktur. Med andra ord scheman för dessa tabeller - attribut namn, värden, datatyper, etc. -inte uttryckligen lagras som tabellmetadata. Följaktligen är den struktur som dessa tabeller innehåller inte tillgänglig för de krypare som driver sökmotorer och därmed inte tillgänglig för användaren sökfrågor. Vi tar itu med denna brist på struktur med en ny metod för att utnyttja principerna för bordskonstruktion för att extrahera bordsscheman. Upptäcka schema genom vilken en tabell är konstruerad uppnås genom att utnyttja likheter och skillnader i närliggande tabellrader genom användning av en ny uppsättning funktioner och ett funktionsbehandlingssystem. Scheman för dessa datatabeller bestäms med hjälp av en klassificeringsteknik baserad på villkorliga slumpmässiga fält i kombination med en ny funktionskodningsmetod som kallas logaritmisk binning, som är särskilt utformad för datatabellens extraktionsuppgift. Vår metod ger betydande förbättringar jämfört med den välkända WebTables schema extraktion metod. I motsats till tidigare arbete som fokuserar på att extrahera individuella relationer, vår metod utmärker sig vid korrekt tolkning av fullständiga tabeller och därmed kunna hantera allmänna tabeller som de som finns i kalkylblad, i stället för att begränsas till HTML-tabeller som är fallet med Webtables metoden. Vi extraherar också ytterligare schema egenskaper, såsom radgrupperingar, som är viktiga för att stödja informationssökning uppgifter om tabelldata.
I REF föreslogs ett tillvägagångssätt som använder sig av CRF i kombination med logaritmisk binning som är särskilt utformad för bordsextrahering.
Schema Extraction for Tabular Data on the Web
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}