Vi presenterar utformningen av en strukturerad sökmotor som returnerar en multi-kolumn tabell som svar på en fråga som består av nyckelord som beskriver var och en av sina kolumner. Vi besvarar sådana frågor genom att utnyttja miljontals tabeller på webben eftersom dessa är mycket rikare källor till strukturerad kunskap än fri-format text. Men en corpus av tabeller skördas från godtyckliga HTML-webbsidor innebär enorma utmaningar av mångfald och redundans som inte setts i centralt redigerade kunskapsbaser. Vi koncentrerar oss på en konkret uppgift i detta dokument. Med tanke på en uppsättning webbtabeller T1,. ., Tn, och en fråga Q med q uppsättningar av nyckelord Q1,. .., Qq, besluta för varje Ti om det är relevant för Q och i så fall identifiera kartläggningen mellan kolumnerna i Ti och frågekolumner. Vi representerar denna uppgift som en grafisk modell som tillsammans kartlägger alla tabeller genom att införliva olika källor av ledtrådar som spänner över matcher i olika delar av tabellen, corpus-omfattande sam-occurs statistik, och innehåll överlappar tabellkolumner. Vi definierar en ny modell för frågesegmentering för att matcha nyckelord till tabellkolumner, och en robust mekanism för att utnyttja innehåll överlappar tabellkolumner. Vi utformar effektiva inferensalgoritmer baserade på bipartitmatchning och begränsade grafklipp för att lösa den gemensamma märkningsuppgiften. Experiment på en arbetsbelastning av 59 frågor över en 25 miljoner webbtabell corpus visar betydande ökning i noggrannhet jämfört med baslinje IR-metoder.
Dessutom, Pimplikar och Sarawagi presentera en sökmotor som hittar tabeller som liknar en frågetabell som representeras av en uppsättning nyckelord som vardera beskriver en kolumn i frågan REF.
Answering Table Queries on the Web using Column Keywords
{'venue': 'Proceedings of the VLDB Endowment (PVLDB), Vol. 5, No. 10, pp. 908-919 (2012)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}