Question

据我了解，Freebase分类法通常归结为这种层次结构：

Domain Category > Domain > Type > Topic

我有一个应用程序接收输入并进行一些自然语言处理，这些处理会吐出一些术语 - 有些是有用的，有些则没有。在系统地“决定”一个术语是否有用的初步努力中，我的想法是通过假设它是一个主题来“测试”它对Freebase，并看看Freebase是否将该术语分类为至少一个型

所以我现在要做的是，给定一个主题，找到它的类型ID（和名称，理想情况下）。如果没有返回，那就告诉我一些所谓的话题。如果返回一个或多个类型，那么我不仅可以测量该术语的有用性，还可以覆盖Freebase分类法，并为人们提供不同的访问方法（通过该树比喻）。

例如，我可能会从NLP引擎收到“政治”，“政治组织”，“管理”，“照片”，“MSN”等。什么样的MQL查询可以告诉我哪些类型与这些主题相关联？

感谢您的帮助。

更新

我只是有一个宏伟的头部耳光时刻。我离开了我一直在修补的问题一段时间，当我回来时，我看到了我的方式的错误。我试图让这个方式太难了，而且一如既往，我看不到的简单解决方案正是我需要看到的：

[{
  "id": null,
  "name": "Politics",
  "type": [{"id": null, "name": null }]
}]

但这引出了一个稍微不同的问题。我得到的是多个主题，其中一个是en / politics和其他一些id为/m/...的人等等。我知道Freebase系统很复杂，但我距离理解还很远复杂。对于这种练习，我最有可能想要/en/主题吗？

Answer 1

通常，/ en / topics比/ m / topics更值得注意。 / m / ID会自动分配给添加到Freebase的任何新主题，但/ en /必须由社区手动或半自动添加。到目前为止，大多数/ en / key来自Wikiedia（它有自己的通知要求），但它们可以来自任何地方。

此外，由于您提到使用NLP将文本中的主题与Freebase匹配，因此您可能有兴趣阅读有关实验Reconciliation API的内容。在给定数据中可用的上下文线索的情况下，您可以找到主题的“最佳匹配”。