Индексирование наборов данных dbpedia на эластичный поиск - PullRequest
0 голосов
/ 17 марта 2019

Я работаю над университетским проектом для чат-бота, который отвечает на различные вопросы на основе наборов данных dbpedia RDF.На данный момент чат-бот очень специфичен и может отвечать на вопросы, связанные с поддоменом фильмов Marvel.Моя цель - обобщить, в частности, путем индексации содержимого dbpedia с использованием эластичного поиска, а затем пытаться выполнять запросы с использованием этих индексов.

Однако я не знаю эластичного поиска и никогда не работал над индексированием.В частности, мне трудно понять, как предварительно обрабатывать наборы данных dbpedia, а затем как думать об индексации.Я хотел бы дать совет по стратегии.

Большое спасибо

1 Ответ

0 голосов
/ 18 марта 2019

Elasticsearch предоставляет вам платформу для поиска и хранения данных.Это не означает, что вы можете использовать Elasticsearch только для получения или чтения данных откуда-либо.На самом деле, вам нужно искать на Elastic Stack.

enter image description here

Для получения дополнительной информации, на этом изображении, ваши данные на правой стороне, клиент-сервер.Вам нужно использовать некоторые сценарии или продукты Elastic Stack, такие как logstash, filebeat и т. Д., Для извлечения данных из источника в Elasticsearch.После этого вы понимаете свою структуру данных точно, чтобы сделать поиск быстрым.Впервые Elasticsearch будет обрабатывать все проблемы структуры данных, такие как сопоставление, но это может замедлить ваш поиск.Вам нужно изменить ваше отображение .Так что вам нужно прочитать некоторую документацию.После отправки данных в Elasticsearch вы можете визуализировать данные с помощью Kibana.Для более специализированных вопросов, во-первых, перейдите к Документация Elasticsearch , если вы не можете найти там или понять, вернитесь сюда.

Также, пожалуйста, проверьте графические возможности Elasticsearch

https://www.elastic.co/elasticon/conf/2016/sf/graph-capabilities-in-the-elastic-stack

подходит для DBpedia или нет.

Редактировать: После исследованиянемного больше, я нашел кое-что действительно хорошее о.Вот ссылки:

...