我正在基于LinkedIMDB的数据构建一个电影语义搜索引擎的小原型
我已经定义了一些查询类型作为用例的例子
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按实体名称搜索搜索
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实体类型
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搜索两个实体之间的共同特征......等
到目前为止，我已经开发了一个SPARQL引擎，它可以接收任何类型的查询并将查询发送到 endpoints 并预览结果 .
这里的问题是我想为它创建一个自然语言或半自然语言接口，以便用户使用自然语言搜索查询来调用这些句子 . 但我不知道从哪里开始 .
我发现一些试图从文本中提取三元组的论文，但我觉得这不是解决方案的关键 .
我也发现了一些LSA技术来解释自然语言搜索查询，但我觉得它不适用于语义搜索域 .
任何想法或资源开始阅读？有没有比自然语言界面更好的做法？
2 回答
在自然语言领域做了很多工作 - > SQL转换 . 也许您应该将其作为起点，并了解如何修改SPARQL的可用示例 . （另外，设计受控的自然语言可以使您的工作更轻松 . ）
探索的另一条途径可以是这篇文章：支持领域专家构建概念本体：在Web语义学期刊上发表的整体方法，http://www.websemanticsjournal.org/index.php/ps/article/view/189尽管它是关于使用自然语言进行本体构建，但这里解释的方法（以及开源）代码）可以变成富有成效的探索 .
你见过FREya @ https://github.com/nmvijay/freya它是SPARQL转换器的NLP .
FREyA是一种用于查询本体的交互式自然语言界面，它结合了反馈和澄清对话等可用性增强方法，以便：1）每当出现“未知”术语时，通过生成对话框并丰富用户词汇表中的域词典来提高回忆率在问题2）通过对话框更有效地解决歧义来提高精确度 . 向用户显示的建议是通过本体推理找到的，并且最初使用字符串相似性和同义词检测的组合来排名 . 然后，系统从用户的选择中学习，并随着时间的推移改善其性能 .