Естественный язык для Sparql

Question

Я создаю небольшой прототип движка семантического поиска Movies на основе данных LinkedIMDB

Я определил некоторые типы запросов в качестве примера вариантов использования

• поиск по имени объекта поиск по
• типу объекта
• поиск общих признаков между двумя объектами ... и т. д.

До сих пор я разработал механизм SPARQL, который принимаетлюбой тип этих запросов и отправьте запрос конечной точке и просмотрите результат.

Проблема здесь в том, что я хочу создать для него интерфейс на естественном или полу естественном языке, чтобы пользователи могли вызывать эти предложения.с помощью запросов поиска на естественном языке.Но я не знаю с чего начать.

Я нашел несколько статей, в которых пытались извлечь триплеты из текста, но я не чувствую, что это ключ к решению.

Также я нашел несколько методов LSA для интерпретации поисковых запросов на естественном языке, но я чувствую, что это не применимо к области семантического поиска.

Есть идеи или ресурсы, с которых можно начать чтение?Есть ли лучшая практика, чем интерфейс на естественном языке?

Answer 1

Была проделана большая работа в области естественного языка -> преобразования SQL.Возможно, вам следует взять это за отправную точку и посмотреть, как вы можете изменить доступные примеры для SPARQL.(Кроме того, разработка контролируемого естественного языка может упростить вашу задачу.)

Еще один путь для изучения может быть этой статьей: Поддержка экспертов в предметной области для построения концептуальных онтологий: целостный подход опубликовано наЖурнал веб-семантики, http://www.websemanticsjournal.org/index.php/ps/article/view/189 Несмотря на то, что речь идет об использовании естественного языка для построения онтологий, объясненный там подход (вместе с открытым исходным кодом) может превратиться в плодотворное исследование.

Answer 2

Вы видели FREya @ https://github.com/nmvijay/freya это конвертер НЛП в SPARQL.

FREyA - это интерактивный интерфейс на естественном языке для запроса онтологий, который сочетает в себе методы повышения удобства использования, такие как диалоги обратной связи и уточнения, для: 1) улучшить отзыв путем создания диалога и обогащения словарного запаса домена из словаря пользователя, когда в вопросе появляется «неизвестный» термин 2) повысить точность за счет более эффективного устранения неопределенностей с помощью диалога. Предложения, показанные пользователю, находятся в рассуждениях онтологии и первоначально ранжируются с использованием комбинации сходства строк и обнаружения синонимов. Затем система учитывает выбор пользователя и со временем повышает его производительность.