Vi presenterar utformningen av ett system för att montera en tabell från några exempel rader genom att utnyttja de enorma corpus av information rika men ostrukturerade listor på webben. Vi utvecklade en helt oövervakad slut-till-slut-strategi som med hjälp av urvalsraderna -(a) hämtar HTML-listor som är relevanta för frågan från en förindexerad crawl av webblistor, (b) segment listorna och kartor segmenten till frågeschemat med hjälp av en statistisk modell, (c) konsoliderar resultaten från flera listor till en enhetlig sammanslagen tabell, (d) och presenterar för användaren konsoliderade poster rangordnade efter deras uppskattade medlemskap i målförhållandet. De viktigaste utmaningarna i denna uppgift inkluderar konstruktion av nya rader från mycket få exempel, och ett överflöd av bullriga och irrelevanta listor som trängs konsolidering och rankning av rader. Vi föreslår ändringar av statistiska diagramsegmenteringsmodeller, och presenterar nya konsoliderings- och rankningsmetoder som kan bearbeta indatatabeller av godtyckligt schema utan att kräva någon mänsklig övervakning. Experiment med Wikipedias måltabeller och 16 miljoner ostrukturerade listor visar att även med bara tre exempelrader är vårt system mycket effektivt för att återskapa Wikipedia-tabeller, med en genomsnittlig körtid på runt 20-talet.
I tidigare arbete REF utvecklade vi en fråge-för-exempel paradigm för att extrahera sådana tabeller från listor på webben (webbtabeller uteslöts).
Answering Table Augmentation Queries from Unstructured Lists on the Web
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}