Đối với câu hỏi ―UNKN_TERM‖, nếu ánh xạ Ontology hình thành bộ ba mô tả đủ các thành phần thì thành phần trích chọn câu trả lời tìm kiếm tương tự như đối với hai loại câu hỏi trên. Và dựa vào mẫu câu hỏi cùng loại từ để hỏi [1], chúng tôi đưa ra câu trả lời ngữ nghĩa tốt nhất có thể tới người dùng.
Nhưng các câu hỏi thuộc loại ―UNKN_TERM‖ có bộ ba mô tả thiếu thuật ngữ đầu, thì thành phần trích chọn câu trả lời căn cứ vào thuật ngữ còn lại trong bộ ba mô tả. Nếu thuật ngữ đó là đối tượng trong Ontology, thì tìm câu trả lời dựa vào đối tượng này theo quan hệ tới đối tượng nào đó. Còn thuật ngữ còn lại là một khái niệm mô tả một lớp trong Ontology, hệ thống lấy tất cả các đối tượng thuộc lớp, dựa theo quan hệ đã biết, xem đối tượng đó liên kết tới đối tượng nào, từ đó đưa ra câu trả ngữ nghĩa tốt nhất có thể lời tới người sử dụng (hình 4.15).
Hình 4.15. Thành phần trích chọn câu trả lời đối với loại câu hỏi “UNKN_TERM”
Với câu hỏi thiếu thuật ngữ:
―địa chỉ của Nguyễn Quốc Đại ở đâu?‖ ―Nguyễn Quốc Đại có địa chỉ là gì?‖
Bộ ba mô tả hình thành bởi ánh xạ Ontology là (?, có_địa_chỉ, ―nguyễn_quốc_đại‖), và là bộ ba đầu vào cho thành phần trích chọn câu trả lời. Dựa vào thực thể chỉ đối tượng ―nguyễn_quốc_đại‖ theo quan hệ ―có_địa_chỉ‖ sẽ đưa ra câu trả lời cho câu hỏi là ―đồng_mai_hà_đông_hà_nội‖ (hình 4.16).
Quan_hệ Thuật_ngữ_2
Ánh xạ Ontology
55
Hình 4.16. Ví dụ hỏi đáp đối với loại câu hỏi “UNKN_TERM”
Hình 4.17. Ví dụ hỏi đáp đối với loại câu hỏi “UNKN_TERM”
Nhưng đối với câu hỏi: ―sinh viên có địa chỉ ở đâu?‖
Như phân tích ở trên, hệ thống thu được bộ ba mô tả (?, có_địa_chỉ, sinh_viên). Thành phần trích chọn câu trả lời tìm tất cả các thực thể của lớp ―sinh_viên‖ trong Ontology dựa theo quan hệ ―có_địa_chỉ‖ liên kết tới thực thể nào thì đưa ra câu trả lời tới người dùng (hình 4.17).
56