Länkade data medför inneboende utmaningar i hur användare och applikationer konsumerar tillgängliga data. Användare som konsumerar länkade data på webben bör kunna söka och fråga data spridda över potentiellt stora antal heterogena, komplexa och distribuerade dataset. I idealfallet bör en frågemekanism för länkade data ta bort användare från representationen av data. Detta arbete fokuserar på en undersökning av ett ordförråd oberoende naturligt språk frågemekanism för länkade data, med hjälp av en metod baserad på kombinationen av entity search, en Wikipedia-baserad semantic relatedness measure och spridning aktivering. Wikipedia-baserade semantiska relaterade åtgärder behandlar befintliga begränsningar av befintliga verk som bygger på likhetsåtgärder/termexpansion baserat på WordNet. Experimentella resultat med hjälp av frågemekanismen för att svara på 50 frågor om naturligt språk över DBpedia uppnådde en genomsnittlig ömsesidig rankning på 61,4 %, en genomsnittlig precision på 48,7 % och en genomsnittlig recall på 57,2 %.
Freitas m.fl. I REF föreslås ett komplext system för att fråga ut heterogena och distribuerade dataset, som tar bort användare från de underliggande dataschemata.
Querying Linked Data Graphs using Semantic Relatedness: A Vocabulary Independent Approach
{'venue': 'Data Knowl. Eng.', 'journal': 'Data Knowl. Eng.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}