使用自然語言查詢知識庫

前期研究中建立了乙個包含40w條記錄的地理領域知識資料庫，但作為知識庫使用還缺乏規範性，資料庫中的資料主要格式為

select ?y where

使用自然語言查詢，必然經過自然語言處理的步驟，此處使用的技術主要是分詞、命名實體識別和句法分析，並且經過句法分析後最終得到句法分析樹，在這個基礎上進行進一步操作。

對使用者提出的自然語言問題，首先分詞，然後詞性標註，再句法分析得到句法分析樹（圖左側樹形結構）

構造查詢語義圖演算法如下。

輸入: 問句的句法分析樹 t
輸出: 問句的查詢語義圖 g
令 treenodes 表示句法分析樹中所有節點的集合
for 每個節點 node ԗ treenodes do
if node 是名詞性節點 then
呼叫函式 分析名詞性節點(node)
else
if node 是動詞性節點 then
呼叫函式 分析動詞性節點(node)
endfor
分析名詞性節點(npnode)
令 npnode 的子節點集合是 children
if children 中不包含名詞性節點 then
構造乙個節點代表 npnode 加入 g
if npnode 不是乙個命名實體 then 
npnode 是乙個變數
endifelse
for 每個節點 child ԗ children do
if child 是名詞性節點 then
呼叫函式 分析名詞性節點(child)
endifend
for    在修飾性名詞節點與被修飾名詞節點之間\
引入邊 l, l 從修飾性名詞節點指向被修飾名\
詞節點。如果被修飾名詞節點不是命名實體\
而是乙個名詞性變數, 則該名詞是用來描述\
這兩個節點之間的關係
endelse
endif
分析動詞性節點(vpnode)
令 vpnode 的子節點集合是 children
for 每個節點 child ԗ children do
if child 是名詞性節點 then
呼叫函式 分析名詞性節點(child)
endifend
for在代表動詞主體的名詞性節點與代表客體的名
詞性節點之間構造一條邊

生成rdf查詢sparql語句，參考

對文中演算法抱有懷疑，實驗後再次更新本文。

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