Datawebben innehåller en mängd kunskap på ett stort antal domäner. Det är svårt att besvara frågor om sammankopplade datakällor på grund av två inneboende egenskaper. För det första använder olika datauppsättningar heterogena scheman och var och en kan endast innehålla en del av svaret för en viss fråga. För det andra, att bygga en federerad formell fråga över olika dataset kräver att man utnyttjar länkar mellan de olika dataseten på både schema- och instansnivå. Vi presenterar en fråga svarssystem, som omvandlar användaren levererade frågor (dvs. meningar eller nyckelord i naturligt språk) i konjunktiva SPARQL-frågor över en uppsättning sammanlänkade datakällor. Bidraget från detta dokument är tvåfaldigt: För det första inför vi ett nytt tillvägagångssätt för att fastställa de lämpligaste resurserna för en användarbaserad fråga från olika datauppsättningar (disambigering). Vi använder en dold Markov modell, vars parametrar var bootstrappade med olika distributionsfunktioner. För det andra presenterar vi en ny metod för att bygga en federerad formell fråga med hjälp av de oklara resurserna och utnyttja länkstrukturen i de underliggande datamängderna. Detta tillvägagångssätt bygger huvudsakligen på en kombination av domän- och områdesinferens samt en länk traversal metod för att bygga en ansluten graf som i slutändan gör en motsvarande SPARQL-fråga. Resultaten av vår utvärdering med tre life-science dataset och 25 referensfrågor visar hur effektiv vår strategi är.
Under tiden, Shekarpour et al. I Ref presenteras ett tillvägagångssätt för att besvara frågor över en uppsättning sammanlänkade datakällor.
Question answering on interlinked data
{'venue': "WWW '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}