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Erschienen in:
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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

HAWK – Hybrid Question Answering Using Linked Data

verfasst von : Ricardo Usbeck, Axel-Cyrille Ngonga Ngomo, Lorenz Bühmann, Christina Unger

Erschienen in: The Semantic Web. Latest Advances and New Domains

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The decentral architecture behind the Web has led to pieces of information being distributed across data sources with varying structure. Hence, answering complex questions often requires combining information from structured and unstructured data sources. We present HAWK, a novel entity search approach for Hybrid Question Answering based on combining Linked Data and textual data. The approach uses predicate-argument representations of questions to derive equivalent combinations of SPARQL query fragments and text queries. These are executed so as to integrate the results of the text queries into SPARQL and thus generate a formal interpretation of the query. We present a thorough evaluation of the framework, including an analysis of the influence of entity annotation tools on the generation process of the hybrid queries and a study of the overall accuracy of the system. Our results show that HAWK achieves 0.68 respectively 0.61 F-measure within the training respectively test phases on the Question Answering over Linked Data (QALD-4) hybrid query benchmark.

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Fußnoten
4
Details on this evaluation can be found in the supplement on our project homepage.
 
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Metadaten
Titel
HAWK – Hybrid Question Answering Using Linked Data
verfasst von
Ricardo Usbeck
Axel-Cyrille Ngonga Ngomo
Lorenz Bühmann
Christina Unger
Copyright-Jahr
2015
Buch
The Semantic Web. Latest Advances and New Domains

Print ISBN: 978-3-319-18817-1

Electronic ISBN: 978-3-319-18818-8

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-18818-8_22

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