Vi föreslår ett domänoberoende ramverk för att söka och hämta fakta och relationer inom naturliga språktextkällor. I detta ramverk, en extraktion uppgift över en textsamling uttrycks som en fråga som kombinerar textfragment med wild-kort, och frågeresultatet är en uppsättning fakta i form av unary, binära och allmänna n-ary tuples. En betydelse av vår frågemekanism är att den, trots att den är både enkel och deklarativ, kan tillämpas på ett brett spektrum av extraktionsuppgifter. Ett problem i fråga naturliga språk text dock är att en användarspecificerad fråga kanske inte hämta tillräckligt exakta matchningar. Till skillnad från termfrågor som kan slappnas av genom att ta bort några av termerna (som görs i sökmotorer), att ta bort termer från en wild card fråga utan att förstöra dess betydelse är mer utmanande. Dessutom, varje frågeexpansion har potential att införa falska positiva. I detta papper, vi tar itu med problemet med frågeexpansion, och även analysera några rankning alternativ för att göra poäng resultat och ta bort falska positiva. Vi utför experiment och rapporterar en utvärdering av effektiviteten i våra fråge- och poängfunktioner.
En utvärdering av Googles fill-in-the-blank jämfört med DeWild finns i den utökade versionen av detta dokument REF.
Wild Card Queries for Searching Resources on the Web
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}