Som en förlängning till den nuvarande webben kommer Semantic Web inte bara att innehålla strukturerade data med maskinbegriplig semantik utan även textinformation. Även strukturerade frågor kan användas för att hitta information mer exakt på den semantiska webben, sökordssökningar behövs fortfarande för att hjälpa till att utnyttja textinformation. Det blir därför mycket viktigt att vi kan kombinera exakta strukturerade frågor med otydliga sökordssökningar för att ha en hybrid frågeförmåga. Dessutom, på grund av den enorma mängden information på Semantic Web, hybridfrågan måste behandlas på ett mycket skalbart sätt. I detta papper definierar vi en sådan hybrid frågeförmåga som kombinerar unary trädformade strukturerade frågor med sökordssökningar. Vi visar hur befintlig informationssökning (IR) indexstrukturer och funktioner kan återanvändas för att indexera semantiska webbdata och dess textinformation, och hur hybridfrågan utvärderas på indexstrukturen med hjälp av IR-motorer på ett effektivt och skalbart sätt. Vi implementerade denna IR-strategi i en motor kallad Semplore. Omfattande experiment på dess prestanda visar att det är ett lovande tillvägagångssätt. Det får oss att tro att det kan vara möjligt att utveckla nuvarande sökmotorer för att fråga och söka på Semantic Web. Slutligen beskriver vi gärna hur Semplore används för att söka i Wikipedia och en IBM-kunds produktinformation.
För det andra Zhang et al. REF presenterade SPARQL-baserat Semplore-system som kombinerar strukturerad sökning med sökordssökningar med hjälp av befintliga IR-indexeringsstrukturer och motorer.
Semplore: An ir approach to scalable hybrid query of semantic web data
{'venue': 'In In Proc. of the 7th Intl. Semantic Web Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}