Sökandet efter information på webben av data blir allt svårare på grund av dess dramatiska tillväxt. Särskilt nybörjare behöver skaffa sig både kunskap om den underliggande ontologistrukturen och kunskaper i att formulera formella frågor (t. ex. SPARQL-frågor) för att hämta information från länkade datakällor. För att förenkla och automatisera sökningen och insamlingen av information från sådana källor presenterar vi i detta dokument ett nytt tillvägagångssätt för att bygga SPARQL-frågor baserat på användarbaserade nyckelord. Vår strategi använder en uppsättning fördefinierade grundläggande graf mönstermallar för att generera adekvata tolkningar av användarfrågor. Detta uppnås genom att erhålla rangordnade listor över kandidatresursidentifierare för de medföljande nyckelorden och sedan injicera dessa identifierare i lämpliga positioner i diagrammallarna. De viktigaste fördelarna med vår strategi är att den är helt agnostisk mot den underliggande kunskapsbasen och ontologischemat, att den skalar sig till stora kunskapsbaser och är enkel att använda. Vi utvärderar 17 möjliga giltiga graf mönster mallar genom att mäta deras precision och återkalla på 53 frågor mot DBpedia. Våra resultat visar att 8 av dessa grundläggande graf mönster mallar returnerar resultat med en precision över 70%. Vårt tillvägagångssätt implementeras som ett webbsökgränssnitt och fungerar tillräckligt snabbt för att ge användaren omedelbara svar även med stora kunskapsbaser.
Å andra sidan använder REF schemakunskaper för att dra slutsatsen SPARQL-frågor som representerar möjliga tolkningar av de användargivna nyckelorden.
Keyword-Driven SPARQL Query Generation Leveraging Background Knowledge
{'venue': '2011 IEEE/WIC/ACM International Conferences on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology', 'journal': '2011 IEEE/WIC/ACM International Conferences on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}