論文の概要: Semantic Web Enabled Geographic Question Answering Framework: GeoTR
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04752v1
- Date: Wed, 11 Jan 2023 23:20:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-13 13:33:02.208811
- Title: Semantic Web Enabled Geographic Question Answering Framework: GeoTR
- Title（参考訳）: semantic web による地理質問応答フレームワーク: geotr
- Authors: Ceren Ocal Tasar, Murat Komesli, Murat Osman Unalir
- Abstract要約: 本研究では,トルコ語の自然言語入力を地理的領域のSPARQLクエリに変換する質問応答フレームワークを提案する。
空間合成トルコという10年生の地理授業を包括する新しいトルコオントロジーが、リンクデータプロバイダとして使用されるように開発されている。
また,自然言語処理技術とリンクデータ技術を組み合わせて回答を生成するハイブリッドシステムアーキテクチャを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: With the considerable growth of linked data, researchers have focused on how
to increase the availability of semantic web technologies to provide practical
usages for real life systems. Question answering systems are an example of
real-life systems that communicate directly with end users, understand user
intention and generate answers. End users do not care about the structural
query language or the vocabulary of the knowledge base where the point of a
problem arises. In this study, a question answering framework that converts
Turkish natural language input into SPARQL queries in the geographical domain
is proposed. Additionally, a novel Turkish ontology, which covers a 10th grade
geography lesson named Spatial Synthesis Turkey, has been developed to be used
as a linked data provider. Moreover, a gap in the literature on Turkish
question answering systems, which utilizes linked data in the geographical
domain, is addressed. A hybrid system architecture that combines natural
language processing techniques with linked data technologies to generate
answers is also proposed. Further related research areas are suggested.
- Abstract（参考訳）: リンクデータの相当な増加に伴い、研究者は、現実のシステムに実用的な用途を提供するためにセマンティックWeb技術の可用性を高める方法に焦点を合わせてきた。
質問応答システムは、エンドユーザと直接通信し、ユーザの意図を理解し、回答を生成する実生活システムの例である。
エンドユーザは、構造的なクエリ言語や、問題のポイントが発生する知識ベースの語彙を気にしません。
本研究では,トルコ語の自然言語入力を地理的領域のSPARQLクエリに変換する質問応答フレームワークを提案する。
さらに、空間合成トルコという10年生の地理授業をカバーする新しいトルコオントロジーが、リンクデータプロバイダとして使用されるように開発されている。
さらに、地理的領域におけるリンクデータを利用したトルコ語質問応答システムに関する文献のギャップを解消する。
また,自然言語処理技術とリンクデータ技術を組み合わせて回答を生成するハイブリッドシステムアーキテクチャを提案する。
さらなる研究分野が提案されている。
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