面向知识库的中文自然语言问句的语义理解
目标：将中文的自然语言转化为SPARQL查询
基本方法：
自然语言预处理：分词（ICTCLAS），命名实体识别，句法分析（Standford Parser)得到句法分析树
1、利用句法分析树构建用户的查询语义图（查询语义图是用来描述用户的查询中实体关系的一张图，其中顶点表示命名实体或名词性变量，边表示顶点之间的关系）
2、实体消歧（将查询语义图中顶点对应到知识库中实体）
3、谓词消歧（将查询语义图中的边映射为知识库中的边）
将自然语言中的关键词映射为知识库中的关系
3.1收集与关系相关度较高的关键词（首先为知识库中每个关系收集相关度比较高的动词短语和名词短语）
3.1.1对于任意一种关系a，首先抽取实体对R(a)<s,o>放入实体对集合P（a)，收集所有出现P（a)中实体对的句子，放入S（a),对句子进行词性标注，将名词和动词的集合看作单个文档，把文档统一计算每个词tf-idf值，最后进行降序排序。这样就得到与每个关系相关，并且按照相关程度从高到低排序的词的列表。
3.2谓词映射（定义一种计算词语相关度的算法，利用收集到的词将图中的谓词映射到语义上最相关的关系）
4将查询语义图转换成SPARQL语句