World-Wide Web består av ett stort antal ostrukturerade dokument, men innehåller också strukturerade data i form av HTML-tabeller. Vi tog fram 14,1 miljarder HTML-tabeller från Googles allmänna web crawl, och använde statistiska klassificeringstekniker för att hitta de uppskattade 154M som innehåller högkvalitativa relationsdata. Eftersom varje relationstabell har sin egen "schema" av märkta och skrivna kolumner, kan varje sådan tabell betraktas som en liten strukturerad databas. Den resulterande corpus av databaser är större än någon annan corpus vi är medvetna om, av minst fem storleksordningar. Vi beskriver Webtables systemet för att undersöka två grundläggande frågor om denna samling av databaser. För det första, vad är effektiva tekniker för att söka efter strukturerade data på sökmotorskalor? För det andra, vilken ytterligare kraft kan härledas genom att analysera en sådan enorm corpus? För det första utvecklar vi nya tekniker för sökordssökning över en corpus av tabeller, och visar att de kan uppnå betydligt högre relevans än lösningar baserade på en traditionell sökmotor. För det andra introducerar vi ett nytt objekt som härletts från databasen corpus: attributet korrelationsstatistik databas (AcsDB) som registrerar corpus-omfattande statistik om kooccurses av schema element. Förutom att förbättra sökrelevansen, gör AcsDB möjligt flera nya applikationer: schema auto-komplett, vilket hjälper en databas designer att välja schema element; attribut synonym fynd, som automatiskt beräknar attribut synonym par för schema matchning; och sucit-graph traversal, som gör det möjligt för en användare att navigera mellan extraherade scheman med hjälp av automatiskt genererade gå länkar.
Cafarella et al REF byggde en sökmotor baserad på en corpus på 14,1 miljarder HTML-tabeller.
WebTables: exploring the power of tables on the web
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}