rdf - 如何从文本中识别名称、地点、对象、事件以生成 RDF 数据？

Question

输入将是文章，输出应该是 FOAF 中的 rdf 数据（如果有其他 ..pls 建议）。我的疑问是：

1) 我如何训练系统识别人、地点等并生成 rdf 结构？2）识别后是否应该将其存储在数据库中，然后检索并生成rdf结构？还有其他方法吗？

3) 我如何使用和应用 OWL？（网络本体语言）请指导我。提前致谢。

Answer 1

1. 命名实体识别 (NER) - http://en.wikipedia.org/wiki/Named-entity_recognition（识别人和公司是人们经常做的事情，所以你应该没问题，并在周围找到大量示例）。OpenNLP、LingPipe 和 GATE 只是可用于执行 NER 的一些工具等等。

2. 如果您想使用 OWL 对您的 RDF 数据进行一些推断，我建议您将您的 RDF 存储在三重存储中（有很多免费和开源的三重存储）。

3. 这取决于您选择的三重存储，有些为您提供 OWL 推理，或者您可以在将数据添加到存储时使用推理引擎并使用没有推理的三重存储（即完全实现）。但是，同样，这可能会也可能不会，这取决于您实际需要的推理量。