問題タブ [google-knowledge-graph]

特定のストーリー ラインのナレッジ グラフを作成したいので、(S,P,O)OpenIE を使用してリレーションシップ トリプレットを抽出しました。今、私は方法がわからないこれらのリレーションシップ トリプレットからグラフ データベースを作成したいと考えています。ここに私の質問があります：
1）どのグラフデータベースを使用する必要があり、その理由は何ですか？
2) リレーションシップ トリプレットからデータベースを作成するにはどうすればよいですか? または、生のリレーションシップ トリプレットから任意のグラフ データベースでリレーションシップ グラフを作成することは可能ですか?

たとえばNeo4j、グラフ データベースとして
次のように選択したと['Barack Obama', ' was born in', ' Hawaii']
し['Barack Obama', ' was born in', ' Hawaii']ます。

Barak Obama and HawaiiですNodes。
was born inはRelationship

「Google Knowledge Graph」「WordNet」「Yago」「FreeBase」などのナレッジグラフが、前置詞や形容詞を含む事実を表現するのにどの程度適しているかを考えています。

たとえば、「オバマには娘がいる」ということは、ノードとリンクの関係で明確に表すことができます。「オバマ」と「娘」がノードです。「has a」はリンクです。

しかし、いくつかのキーワードでグーグル検索しても、前置詞や形容詞を含む文を表す方法が見つかりません。

「オバマ大統領がホワイトハウスに白い犬を飼っている」という事実があるとすると、グラフ構造で表現するのは不可能に思えます。オバマ氏の犬は白ですが、コウモリはすべての犬が白というわけではありません。また、オバマの犬はホワイトハウスで飼われていますが、すべての犬がそうであるわけではありません。

私の最初の質問は、知識グラフがこの種の事実を表現できるかどうかです。私の 2 番目の質問は、最初の答えが「はい」の場合、ナレッジ グラフでこれを行う方法です。

私の意見では ：

RDF 3 タプルから回答を照会し、回答がない場合は、推論を試みます。

推論機能を使用してナレッジ グラフをオフラインで完成させ、オンラインでのクエリ時間を節約します。

Elasticsearch で NLP を使用したい。この質問のコメントに記載されているように、 Open NLPプラグインを使用して 1 つのレベルを達成することができました。ドキュメントの挿入中に、などのエンティティをインデックス化しています。personorganizationlocation

同じ情報を検索しているときに疑問があります。クエリ時にユーザーが入力した用語を処理する必要があるためです。以下は私が考えたものです：

1. ここで指定されているように、apache NLP を使用してユーザーが入力したクエリを処理します。

2. 前のものから個人、場所、および組織名を抽出し、インデックスに格納されているエンティティに対してクエリを実行します。

3. また、 Google Knowledge Graph Search Apiを使用して、前の手順で抽出されたエンティティに関する関連情報を取得し、検索クエリにも含めることを考えています。(これを行う理由は、誰かが をDelhi検索した場合に の結果を表示したいからですCapital Of India)。この場合、情報を動的に利用できるようにするため、シノニム検索アプローチは使用しません。

私の質問は、 クエリ時の多くの処理が応答時間を増加させるため、同じことを達成するためにできることはありますか?