关联数据的自然语言查询方法

摘要：

以RDF结构为基础的数据网的发展中,高效数据检索成为关键问题之一.形式化查询语言(如SPARQL)因其语法的复杂性及查询本体的相关性阻碍其效用的发挥,迫切需要新的方法或工具实现以自然语言为基础(如关键字检索)的检索.形式化查询语言是检索这类结构化数据的有效方式,用户习惯自然语言为基础的检索方式.因而如何自动将关键词为基础的检索方式转换成以形式化查询为基础的检索方式是实现数据网的重要一环.关联数据的自然语言查询方法自动将自然语言查询转换成SPARQL查询,提高系统的有效性和效率.文中在抽象转换度量模型的基础上,以本体为基础构建查询语义图及实现语义消歧,构建SPARQL查询.实验结果表明,该方法具有更高的召回率、精度及更低的时间消耗.

关键词：SPARQL查询、度量模型、查询语义图、自然语言、关联数据

所属期刊栏目：30

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部产学研项目基金;四川省教研教改项目基金

在线出版日期：2020-05-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：70-75