De flesta databaser innehåller "namnkonstanter" som kursnummer, personnamn och platsnamn som motsvarar enheter i den verkliga världen. Tidigare arbete i integration av heterogena databaser har antagit att lokala namnkonstanter kan kartläggas till en lämplig global domän genom normalisering. Men i många fall, detta antagande inte håller; att avgöra om två namn konstanter bör anses identiska kan kräva detaljerad kunskap om världen, syftet med användarens fråga, eller båda. I detta dokument avvisar vi antagandet att globala domäner enkelt kan konstrueras, och antar istället att namnen ges i naturlig språktext. Vi föreslår sedan en logik som kallas WHIRL som uttryckligen resonerar om likheten mellan lokala namn, mätt med hjälp av den vektor-rymd-modell som vanligen används i statistisk informationshämtning. Vi beskriver ett effektivt genomförande av WHIRL och utvärderar det experimentellt på data från World Wide Web. Vi visar att WHIRL är mycket snabbare än naiva inferens metoder, även för korta frågor. Vi visar också att slutsatser gjorda av WHIRL är förvånansvärt korrekta, vilket motsvarar noggrannheten i handkodade normaliseringsrutiner på ett referensproblem, och överträffar exakt matchning med en rimlig global domän på en sekund.
Cohen föreslår en logik WHIRL REF, som kan resonera om likheten mellan namn konstanter av frågeresultaten (poster i en databas kan betraktas som liknar AK instanser), mätt med hjälp av vektor-rymd modell som vanligen används i statistisk IR.
Integration of heterogeneous databases without common domains using queries based on textual similarity
{'venue': "SIGMOD '98", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}