Vi strävar efter att ge bordssvar på sökordsfrågor med hjälp av en kunskapsbas. För frågor som hänvisar till flera enheter, som "Washington cities population" och "Mel Gibson filmer", är det bättre att representera varje relevant svar som en tabell som aggregerar en uppsättning enheter eller ansluter enheter inom samma tabell schema eller mönster. I den här artikeln studerar vi hur man hittar mycket relevanta mönster i en kunskapsbas för användargivna sökordsfrågor för att skriva bordssvar. En kunskapsbas är modellerad som en riktad graf som kallas kunskapsgraf, där noder representerar dess väsen och kanter representerar relationerna mellan dem. Varje nod/kant är märkt med typ och text. Ett mönster är en samling av underträd som innehåller alla nyckelord i texterna och har samma struktur och typer på node/kanter. Vi föreslår effektiva algoritmer för att hitta mönster som är relevanta för frågan om en klass av poängfunktioner. Vi visar hårdheten i problemet i teorin, och föreslår patologiska index som är överkomliga i minnet. Två frågebehandlingsalgoritmer föreslås: den ena är snabb i praktiken för små frågor (med ett litet antal mönster som svar) genom att använda indexen; och den andra är bättre i teorin, med löptid linjär i storleken på index och svar, som kan hantera stora frågor bättre. Vi genomför också omfattande experimentella studier för att jämföra våra metoder med en naiv anpassning av kända tekniker.
Med tanke på ett naturligt språk sökord fråga, Yang et al. REF föreslår effektiva algoritmer för att extrahera trädmönster i KB som kan användas för att besvara sökordsfrågor.
Finding Patterns in a Knowledge Base using Keywords to Compose Table Answers
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}