我是NLP领域的新手，并为我的问题可能是愚蠢或不正确而道歉。我期待任何可以为我提供正确方向的运动矢量的帮助。
现在我正在研究我的论文，其中有一个重要的部分 - 自然语言查询解析器。以前我有一些搜索引擎算法的经验。但现在我希望我的系统“理解”某些类型的查询，并且能够将其粗略地转换为数据库查询语言以执行结构化搜索。例如，对于“我居住在俄罗斯的朋友”的查询，系统应该在“人”表中查看并选择谁拥有“country = Russia”。
我清楚地知道结构化搜索并不像垃圾邮件过滤这样简单的NLP问题，但现在有很多这样的系统出现：Siri，Google Now，Facebook Graph Search。他们能够“理解”查询，而不仅仅是给出排名结果列表（就像经典搜索引擎那样），而是给出有关信息类型的正确表达。我对它们如何在里面工作感兴趣，但找不到足够的信息。
我很感激任何信息，任何参考和书籍可以帮助我研究这些系统和我的论文进展。最好是那些可以在实践中应用，而不是国防部关闭的发展：）
英语不是我的母语，对不起，我希望你能理解我的问题。
答案 0 :(得分：2)
你的问题过于宽泛。如果你想得到一个有用的答案，你必须更加具体。
这是一个想法：从查询中删除任何填充词以获取关键字，然后分析关键字以确定其语义含义。例如：
my friends who live in Russia
删除填充词：
friends live Russia
分析（使用同义词，语义和单词列表）：
friends -> people,
live -> location,
Russia -> country
然后构造查询。