Tabeller är ett universellt idiom för att presentera relationsdata. Miljarder tabeller på webbsidor uttrycker enhetsreferenser, attribut och relationer. Denna representation av relationell världskunskap är vanligtvis betydligt bättre än helt ostrukturerad friformatstext. Till skillnad från manuellt skapade kunskapsbaser behöver relationsinformation som utvunnits ur "ekologiska" webbtabeller inte begränsas av tillgången till värdefull redaktionell tid. Tyvärr, i avsaknad av någon formell, enhetlig schema som påtvingas Web tabeller, Web search kan inte dra nytta av dessa högkvalitativa källor av relationell information. I detta papper föreslår vi nya maskininlärning tekniker för att kommentera tabellceller med enheter som de sannolikt nämner, tabellkolumner med typer från vilka enheter dras för celler i kolumnen, och relationer som par av tabellkolumner försöker uttrycka. Vi föreslår en ny grafisk modell för att fatta alla dessa märkningsbeslut för varje tabell samtidigt, snarare än att fatta separata lokala beslut för enheter, typer och relationer. Experiment med hjälp av YAGO katalogen, DBPedia, tabeller från Wikipedia, och över 25 miljoner HTML-tabeller från en 500 miljoner sida Web crawl visar enhetligt överlägsenhet vår strategi. Vi utvärderar också effekten av bättre kommentarer på en prototyp relationell webbsökning verktyg. Vi visar på tydliga fördelar med våra kommentarer bortom indexeringstabeller på ett rent textmässigt sätt.
Mer nyligen, REF tillämpar maskininlärning tekniker för respektive kommentera tabellrader som enheter, kolumner som deras typer och par av kolumner som relationer, hänvisar till YAGO ontology.
Annotating and Searching Web Tables Using Entities, Types and Relationships
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}