本文選題：Web表格 + 實體列�。� 參考：《計算機工程》2017年12期

【摘要】：針對機器無法理解Web表格語義信息的問題,傳統(tǒng)的實體列發(fā)現方法通常依靠表頭信息和知識庫發(fā)現實體列,不適用于沒有表頭的Web表格。為此,提出一種基于列值間近似依賴關系和規(guī)范化的Web表格實體列發(fā)現算法,對無表頭或者無法恢復出完整表頭的表格甚至多實體列表格進行實體列標注。由Web表格中的屬性值探測出Web表格屬性間內在的近似函數依賴關系,根據Web表格的特點對噪聲函數依賴進行刪減,通過函數依賴集進行規(guī)范化,得到Web表格的實體列。與利用知識庫進行實體列探測的算法相比,該算法不依賴表頭信息,召回率和精確度均提高了3%~5%,適用性更強。
[Abstract]:To solve the problem that the machine can not understand the semantic information of Web tables, traditional entity column discovery methods usually rely on header information and knowledge base to find entity columns, which is not suitable for Web tables without header. In this paper, an entity column discovery algorithm based on the approximate dependency between column values and canonical Web table entity column discovery is proposed, which can annotate the entity column of the table without or without the complete header or even the multi-entity list lattice. The intrinsic approximate functional dependencies among the attributes of the Web table are detected from the attribute values in the Web table. According to the characteristics of the Web table, the noise function dependency is deleted, and the entity column of the Web table is obtained through the normalization of the function dependency set. Compared with the algorithm using knowledge base for entity column detection, the algorithm does not rely on header information, and the recall rate and accuracy are increased by 3% and 5%, and the applicability of the algorithm is stronger.
【作者單位】： 北京交通大學計算機與信息技術學院;
【基金】：國家自然科學基金(61370060)
【分類號】：TP301.6

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