自然语言转为SPARQL查询

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了自然语言转为SPARQL查询相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

面向知识库的中文自然语言问句的语义理解

目标:将中文的自然语言转化为SPARQL查询

基本方法:

自然语言预处理:分词(ICTCLAS),命名实体识别,句法分析(Standford Parser)得到句法分析树

1、利用句法分析树构建用户的查询语义图(查询语义图是用来描述用户的查询中实体关系的一张图,其中顶点表示命名实体或名词性变量,边表示顶点之间的关系)

2、实体消歧(将查询语义图中顶点对应到知识库中实体)

3、谓词消歧(将查询语义图中的边映射为知识库中的边)

将自然语言中的关键词映射为知识库中的关系

3.1收集与关系相关度较高的关键词(首先为知识库中每个关系收集相关度比较高的动词短语和名词短语)

3.1.1对于任意一种关系a,首先抽取实体对R(a)<s,o>放入实体对集合P(a),收集所有出现P(a)中实体对的句子,放入S(a),对句子进行词性标注,将名词和动词的集合看作单个文档,把文档统一计算每个词tf-idf值,最后进行降序排序。这样就得到与每个关系相关,并且按照相关程度从高到低排序的词的列表。

3.2谓词映射(定义一种计算词语相关度的算法,利用收集到的词将图中的谓词映射到语义上最相关的关系)

 

4将查询语义图转换成SPARQL语句

 

以上是关于自然语言转为SPARQL查询的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Sparql语言模型

Sparql查询RDF

知识图谱学习与实践——通过例句介绍Sparql的使用

简单构建基于RDF和SPARQL的KBQA(知识图谱问答系统)

知识工程基础-作业1

知识图谱 ——知识存储与检索