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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국전자통신연구원 [ETRI] ETRI Journal ETRI Journal 제42권 제2호
발행연도
2020.2
수록면
239 - 246 (0page)

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Recently, Linked Open Data has become a large set of knowledge bases. Therefore, the need to query Linked Data using question answering (QA) techniques has attracted the attention of many researchers. A QA system translates natural language questions into structured queries, such as SPARQL queries, to be executed over Linked Data. The two main challenges in such systems are lexical and semantic gaps. A lexical gap refers to the difference between the vocabularies used in an input question and those used in the knowledge base. A semantic gap refers to the difference between expressed information needs and the representation of the knowledge base. In this paper, we present a novel method using an ontology lexicon and dependency parse trees to overcome lexical and semantic gaps. The proposed technique is evaluated on the QALD‐5 benchmark and exhibits promising results.

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