我有兴趣为发布短文本片段的用户生成建议的语义标签列表（通过Freebase，Wikipedia或其他系统的链接）。我不打算“理解”文本真正所说的内容，甚至自动标记它，我只是想向用户建议他/她的帖子最可能的语义标签。我的主要目标是强制用户在语义上进行标记，从而始终如一地进行标记而不是用不明确的文本字符串进行编写。如果市场上有一个功能合理且价格合理的工具，我会用它。我还没有找到这样的工具，所以我正在寻找自己的工具。
我的问题首先是，如果有这样的工具，我没有遇到过。我看过Zemanta，AlchemyAPI和OpenCalais，他们似乎都没有提供我需要的服务。
假设我正在编写自己的文章，我会用Python编写它（除非有一个非常令人信服的理由使用其他东西）。我的第一个猜测是搜索与Freebase中的“实体”匹配的n-gram并将它们作为标签建议，也许在实体的描述中搜索以获得一些“更聪明”。如果事实证明不足，我会读起来并将脚趾浸入本体水中。由于这是一个非常难题，我不认为我的应用程序需要它的解决方案，我想尽可能避免真正的语义分析。
有没有人有使用语义数据库系统的经验，可以给我一些关于从哪里开始以及期望出现什么样的陷阱的指示？
答案 0 :(得分：-1)
看看NLTK python库。它包含大量工具，词典和算法。