趣味事实：从维基百科自动抽取冷知识

网络搜索查询中有相当一部分直接指向命名实体。搜索引擎探索各种方式来改善此类查询的用户体验。我们建议用关于所搜索实体的{\em 冷知识}来增强搜索结果。冷知识问答在世界各地广泛流行，并已被证明能提高用户的参与度和留存率。大多数随机事实并不适合冷知识板块。甄选好的冷知识需要技巧（和艺术）。在本文中，我们形式化了一个\emph{冷知识价值}的概念，并提出了一种从维基百科自动挖掘冷知识的算法。我们利用维基百科的分类结构，并根据冷知识质量对实体的类别进行排序。我们的算法能够发现有趣的事实，例如奥巴马获得格莱美奖或埃尔维斯曾担任坦克炮手。在用户研究中，我们的算法捕捉“好的冷知识”这一直观概念的效果比先前工作高出 45%。搜索页面测试显示跳出率降低了 22%，停留时间增加了 12%，证明我们的事实能够抓住用户的注意力。