I databasen har arbetet med informationsutvinning (IE) kretsat kring två teman: hur man effektivt hanterar IE-uppgifter och hur man hanterar osäkerheter som uppstår i IE-processen på ett skalbart sätt. Det senaste arbetet har föreslagit en probabilistisk databas (PDB) baserad förklarande IE-system som stöder en ledande statistisk IE-modell, och en tillhörande inference algoritm för att svara top-k-stil frågor över den probabilistiska IE resultat. Ändå är det vidare problemet med att effektivt stödja allmän probabilistisk slutsats inom ett PDB-baserat deklarativt IE-system fortfarande öppet. I detta dokument utforskar vi implementationerna i databasen av en mängd olika inferencealgoritmer som lämpar sig för IE, inklusive två Markov-kedja Monte Carlo-algoritmer, Viterbi och totalproduktalgoritmer. Vi beskriver reglerna för att välja lämpliga inferensalgoritmer baserat på modellen, frågan och texten, med hänsyn till avvägningen mellan noggrannhet och körtid. Baserat på dessa regler beskriver vi en hybridmetod för att optimera genomförandet av en enda probabilistisk IE-fråga för att använda olika inferensalgoritmer som är lämpliga för olika poster. Vi visar att våra tekniker kan uppnå upp till 10-faldiga hastigheter jämfört med de icke-hybridlösningar som föreslås i litteraturen.
I REF presenterar författarna tekniker för att optimera inferensalgoritmer i en probabilistisk DBMS.
Hybrid in-database inference for declarative information extraction
{'venue': "SIGMOD '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}