Många program som behandlar sociala data, såsom tweets, måste extrahera enheter från tweets (t.ex., "Obama" och "Hawaii" i "Obama gick till Hawaii"), koppla dem till enheter i en kunskapsbas (t.ex. Wikipedia), klassificera tweets i en uppsättning fördefinierade ämnen, och tilldela beskrivande taggar till tweets. Det finns i dag få lösningar för att lösa dessa problem när det gäller sociala data, och de är begränsade på viktiga sätt. Dessutom, även om flera industriella system som OpenCalais har använts för att lösa dessa problem för textdata, är det föga om någon har publicerats om dem, och det är oklart om något av systemen har skräddarsytts för sociala medier. I detta dokument beskriver vi ingående ett end-to-end industrisystem som löser dessa problem för sociala data. Systemet har utvecklats och använts kraftigt under de senaste tre åren, först på Kosmix, ett startup och senare på WalmartLabs. Vi visar hur vårt system använder en Wikipedia-baserad global "realtids"-kunskapsbas som är väl lämpad för sociala data, hur vi kopplar ihop uppgifterna på ett synergistiskt sätt, hur vi genererar och använder kontexter och sociala signaler för att förbättra uppgiftsnoggrannheten, och hur vi skalar systemet till hela Twitter firehose. Vi beskriver experiment som visar att vårt system överträffar nuvarande tillvägagångssätt. Slutligen beskriver vi tillämpningar av systemet på Kosmix och WalmartLabs, och lärdomar som dragits.
Det system som infördes i REF omvandlade Wikipedia till en strukturerad kunskapsbas (KB).
Entity Extraction, Linking, Classification, and Tagging for Social Media: A Wikipedia-Based Approach
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}