私の調査によると、 Facebookのグラフ検索はステルスモードにあり、これを除いてFacebookが公式に共有しているものはほとんどないように見えるため、議論するだけでなく回答できる質問に関して、私は薄い氷の上にいると思います.
Facebookがこれをどのように機能させているかに興味があります。そこで、私は OpenNLP と POS Tagger (品詞) で遊んでいます。私はそこまで行きましたが、自然言語にはいくつのニュアンスが存在するかが明らかになりました.
だから私はここまで来た -
[Debug] Question :: Friends from France who like England
[Debug] Token = Friends :: POS = NNS
[Debug] Token = from :: POS = IN
[Debug] Token = France :: POS = NNP
[Debug] Token = who :: POS = WP
[Debug] Token = like :: POS = VBP
[Debug] Token = England :: POS = NNP
ここで説明されているように、POS が品詞である場合
そこから POS タグを取得できると思いますが、ルール セットを持っている場所で、スキーマ内の類似の用語を探しますか? ルールは脆弱なアプローチのようです。そこに友達に関係するものをどうにか入れるオントロジーがあればいいのではないでしょうか？セマンティクスがすでにタグ付けされているトリプルストアの場合、問題は「簡単」に見えます。たとえば、「James」、「likes」、「England」などです。「James」、「comes from」、「France」という別のトリプルがあります。 a 単なる SQL の結合です。
これは純粋に学術的なもので、夜のちょっとしたハックです。これが彼らにとってどのように機能するかに興味があります。このグーグル検索は、興味深いものをいくつか投げかけます。
具体的な質問は、グラフ検索はどのように機能するのでしょうか? 自然言語は、使用するクエリ/データストアにどのようにマッピングされますか? Wolfram Alpha 以外に、この種の良い例はありますか? オープンソースはありますか？ここで使用されているコンピュータ サイエンスの概念のうち、読んでおくべきものは何ですか?
乾杯
デビッド