Question

GraphDB支持FTS Lucene插件来构建RDF'分子'以有效地索引文本。但是，当您搜索的单词中有错字（missspell）时，Lucene将不会检索结果。我想知道是否有可能在GraphDB for FTS中的Lucene索引之上基于Damerau-Levenshtein算法实现FuzzyQuery。这样，即使单词拼写不正确，您也可以基于编辑距离相似度获得更多“封闭”单词的列表。

这是我为WordNet RDF中的NounSynset标签建立索引的索引。

运行查询时

PREFIX wn20schema: <http://www.w3.org/2006/03/wn/wn20/schema/>
INSERT DATA {
    luc:index luc:setParam "uris" .
    luc:include luc:setParam "literals" .
    luc:moleculeSize luc:setParam "1" .
    luc:includePredicates luc:setParam "http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#label" .
    luc:includeEntities luc:setParam wn20schema:NounSynset.
    luc:nounIndex luc:createIndex "true".
}

结果为空，并且我想至少获得“ credit”一词，因为编辑距离为1。

谢谢！

Answer 1

如果您使用~，它将为您提供模糊匹配。

如何在顶级GraphDB Lucene索引上计算Lucene FuzzyQuery？

1 个答案: