Frågesvar är uppgiften att besvara frågor på naturligt språk. Linked Data project och Semantic Web community gjorde det möjligt för oss att fråga strukturerade kunskapsbaser som DBpedia och YAGO. Endast expertanvändare med kunskap om RDF och ontologidefinitioner kan dock bygga korrekta SPARQL-frågor för att formellt fråga ut kunskapsbaser. I denna uppsats presenterar vi en metod för att kartlägga frågor om naturligt språk till ontologibaserade strukturerade frågor för att hämta direkta svar från öppna kunskapsbaser (länkade data). Vårt verktyg är baserat på att översätta frågor om naturligt språk till RDF tredubbla mönster med hjälp av beroendeträdet i frågetexten. Dessutom använder vår metod relationella mönster extraherade från webben. Vi testade vårt verktyg med hjälp av frågor från QALD-2, Frågesvar över länkad Data utmaning spår och hittade lovande preliminära resultat.  Kategorier och ämnesdeskriptorer Algoritmer, Prestanda, Design, Experimentering. Fråga Svar, Mönsterextraktion, länkad data, semantisk webb. Nyligen, frågesvar på webben fick fart på grund av de stora strukturerade kunskapsbaser som DBpedia, Freebase, YAGO som regelbundet samlar in information från öppna och ständigt expanderande kunskapsresurser som Wikipedia. Länkade data hänvisar till webben av data i motsats till I detta dokument, presenterar vi en metod för att översätta frågor naturligt språk till länkade data frågor. Vi utvecklade ett verktyg som tar naturligt språk frågor, konverterar dem till SPARQL 5 frågor för DBpedia och svara på frågorna automatiskt. Vi förklarar vår strategi i detalj i avsnitt 2. I avsnitt 3 presenterar vi utvärderingsresultaten och visar att metoden kan översätta frågor om naturligt språk till SPARQL-frågor och ge ett svar. Vi presenterar det relaterade arbetet i avsnitt 4 och 1 http://dbpedia.org 2
Hakimov et al utvecklade och testade metoder för att svara på frågor om naturligt språk med hjälp av länkade data och relationsmönster som upptäckts i Web REF.
Semantic question answering system over linked data using relational patterns
{'venue': "EDBT '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}