Även med den senaste utvecklingen i webbsökning av svar på frågor från strukturerade data, sökmotorer är fortfarande begränsade till frågor med ett objektivt svar, såsom europeiska huvudstäder eller Woody allen filmer. Men många frågor är subjektiva, till exempel säkra städer, eller söta djur. De underliggande kunskapsbaserna för sökmotorer innehåller inte svar på dessa frågor eftersom de inte har en grundläggande sanning. Vi beskriver Surveyor-systemet som bryter den dominerande åsikten hos författare av webbinnehåll om huruvida en subjektiv egenskap gäller för en viss enhet. Bevisen som Surveyor förlitar sig på är påståenden hämtade från webbtext som antingen stöder egendomen eller hävdar dess negation. Den viktigaste utmaningen som Surveyor står inför är att helt enkelt räkna antalet positiva och negativa uttalanden inte räcker, eftersom det finns flera dolda fördomar med vilka innehållet tenderar att skrivas på webben. Enkäten använder en probabilistisk modell av hur innehållet skrivs på webben. Som ett exempel, denna modell står för korrelationer mellan den subjektiva egenskapen och den frekvens med vilken den nämns på webben. Modellens parametrar är specialiserade på varje fastighets- och enhetstyp. Surveyor kunde bearbeta en stor webbsnapshot inom några timmar, vilket resulterade i åsikter för över 4 miljarder enhetsfastighetskombinationer. Vi valde ut en undergrupp på 500 unitproperty kombinationer och jämförde våra resultat med den dominerande åsikten hos ett stort antal Amazon Mechanical Turk (AMT) arbetare. Förutsägelserna från Surveyor motsvarar resultaten från AMT i 77 % av alla fall (och 87 % för testfall där överenskommelsen mellan arbetstagare är hög), vilket i hög grad överträffar konkurrerande metoder.
Även om dessa förslag är inriktade på saklig information syftar Ref-systemet till att koppla subjektiva egenskaper som uttrycks i åsikter som utvunnits från webben till enheter som representeras i en kunskapsbas.
Mining Subjective Properties on the Web
{'venue': "SIGMOD '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}