Vi presenterar en ny ram för automatisk extraktion och approximation av numeriska objekt attribut såsom längd och vikt från webben. Med tanke på ett objektattributpar upptäcker och analyserar vi attributinformation för en uppsättning jämförbara objekt för att härleda önskat värde. Detta gör att vi kan approxima de önskade numeriska värdena även när inga exakta värden kan hittas i texten. Vårt ramverk använder sig av relation definiera mönster och WordNet likhetsinformation. Först får vi från webben och WordNet en lista över termer som liknar det givna objektet. Sedan hämtar vi attributvärden för varje term i denna lista, och information som gör det möjligt för oss att jämföra olika objekt i listan och att härleda attributets värdeintervall. Slutligen kombinerar vi hämtad data för alla termer från listan för att välja eller ungefärligt det begärda värdet. Vi utvärderar vår metod med hjälp av automatiserad frågesvar, WordNet anrikning, och jämförelse med svar som ges i Wikipedia och genom ledande sökmotorer. I allt detta ger vår ram en betydande förbättring.
Davidov och Rappoport presenterade en strategi för att extrahera och ungefärliga numeriska attribut från webben REF.
Extraction and Approximation of Numerical Attributes from the Web
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}