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利用第三方分类法将维基百科转化为面向本地专家的基于本体的信息检索搜索引擎

信息检索 2016-05-31 v2 计算与语言

摘要

维基百科被广泛用于查找关于各种主题的一般信息。其初衷并非提供本地信息。例如,它提供给定电影的情节、演员和制作信息,但不提供您当地影院的放映时间。在此我们描述如何在不改变维基百科内容的情况下将本地信息连接到维基百科。我们提出的案例研究涉及寻找本地科学专家。使用独立于维基百科类别体系的第三方分类法,我们索引与本地专家相关的信息(这些信息存在于他们的活动报告中),并使用相同的分类法重新索引维基百科内容。维基百科页面与本地专家报告之间的连接存储在一个关系数据库中,可通过公共SPARQL端点访问。由感兴趣用户激活的维基百科小工具(或插件)在访问每个维基百科页面时访问该端点。维基百科页面上的一个附加选项卡允许用户打开与页面主题相关的本地专家团队列表。尽管此处该技术作为识别本地专家的方法提出,但它是通用的,因为任何第三方分类法都可用于将维基百科连接到任何非维基百科数据源。

关键词

引用

@article{arxiv.1511.01259,
  title  = {Transforming Wikipedia into an Ontology-based Information Retrieval Search Engine for Local Experts using a Third-Party Taxonomy},
  author = {Gregory Grefenstette and Karima Rafes},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1511.01259},
  year   = {2016}
}

备注

Joint Second Workshop on Language and Ontology \& Terminology and Knowledge Structures (LangOnto2 + TermiKS) LO2TKS, May 2016, Portoroz, Slovenia. 2016