Inbäddad markering av webbsidor har sett ett brett antagande under de senaste åren drivs av standarder som RDFa och Microdata och initiativ som schema.org, där nyligen genomförda studier visar en antagande av 39% av alla webbsidor redan 2016. Även om detta utgör en viktig informationskälla för uppgifter som webbsökning, websida klassificering eller kunskapsgraf förstärkning, enskilda markup noder oftast glest beskrivs och o en saknar väsentlig information. Till exempel, från 26 miljoner noder som beskriver händelser inom den gemensamma krawl i 2016, 59% av noder ger mindre än sex uttalanden och endast 257.000 noder (0,96%) är inskrivna med mer specifika händelsesubtyper. Med tanke på omfattningen och mångfalden av webbmarkupdata kan dock noder som ger information som saknas hämtas från webben i stora mängder, särskilt för kategoriska egenskaper. Sådana data utgör potentiella träningsdata för att dra slutsatsen att information saknas för att avsevärt öka glest beskrivna noder. I detta arbete introducerar vi en övervakad metod för att härleda saknade kategoriska egenskaper i Web markup. Våra experiment, som utförs på egenskaper av händelser och filmer, visar en prestanda på 79% och 83% F1 poäng på motsvarande sätt, avsevärt överträffa befintliga baslinjer.
REF tog upp slutsatsen att kategorisk information saknades i händelsebeskrivningar i webbmarkeringen.
Inferring Missing Categorical Information in Noisy and Sparse Web Markup
{'venue': 'Proceedings of The Web Conference 2018, 27th edition of the former WWW conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}