Sökmotorer gör betydande ansträngningar för att känna igen frågor som kan besvaras av strukturerade data och investera kraftigt i att skapa och underhålla högprecisionsdatabaser. Även om dessa databaser har en relativt bred täckning av enheter, är antalet attribut de modellerar (t.ex. BNP, KAPITAL, ANTHEM) relativt litet. Att utöka antalet attribut kända för sökmotorn kan göra det möjligt att mer exakt svara på frågor från den långa och tunga svansen, extrahera ett bredare utbud av fakta från webben, och återställa semantik av tabeller på webben. Vi beskriver Biperpedia, en ontologi med 1,6M (klass, attribut) par och 67K distinkta attributnamn. Biperpedia extraherar attribut från frågeströmmen och använder sedan de bästa extraktionerna till fröattributet extraktion från text. För varje attribut sparar Biperpedia en uppsättning synonymer och textmönster där den visas, vilket gör det möjligt för den att känna igen attributet i fler sammanhang. Förutom en detaljerad analys av kvaliteten på Biperpedia, visar vi att det kan öka antalet webbbord vars semantik vi kan återhämta oss med mer än en faktor på 4 jämfört med Freebase.
Biperpedia REF extraherar klassattribut par från frågeströmmen för att utöka ett kunskapsdiagram.
Biperpedia: An Ontology for Search Applications
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}