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示例
到目前为止，我已经开发了一个 SPARQL 引擎，它接受任何类型的查询并将查询发送到端点并预览结果。
这里的问题是我想为它制作一个自然语言或半自然语言界面，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。
我发现一些论文试图从文本中提取三元组，但我不认为这是解决问题的关键。
我还发现了一些 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领域。
有什么想法或资源可以开始阅读吗？ 有没有比自然语言界面更好的做法？
【问题讨论】：
标签： nlp semantic-web sparql
在自然语言-> SQL转换领域做了很多工作。也许您应该以此为起点，看看如何修改 SPARQL 的可用示例。 （另外，设计一种受控的自然语言可以让你的任务更轻松。）
另一条探索途径可以是这篇文章：支持领域专家构建概念本体：一种整体方法，发表在 Journal of Web Semantics，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，那里解释的方法（连同开源代码）可以变成富有成果的探索。
【讨论】：
你见过 FREya @https://github.com/nmvijay/freya 它是一个 NLP 到 SPARQL 的转换器。
FREyA 是一种用于查询本体的交互式自然语言界面，它结合了诸如反馈和澄清对话框之类的可用性增强方法，以便： 1) 每当问题中出现“未知”术语时，通过生成对话和丰富用户词汇表中的领域词典来提高召回率 2）通过对话更有效地解决歧义来提高精度。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进行排名。然后系统从用户的选择中学习，并随着时间的推移提高其性能。
【讨论】：