Đối với các câu hỏi đơn giản được phân loại ―NORMAL‖, ―UNKN_REL‖, ánh xạ Ontology hình thành nên bộ ba mô tả các khái niệm, đối tượng và quan hệ tương ứng với Ontology. Và thuật ngữ đầu trong bộ ba sẽ mô tả một lớp nào đó trong Ontology. Khi đó, thành phần trích chọn câu trả lời lấy tất cả các đối tượng thuộc lớp này trong Ontology. Với mỗi đối tượng tìm được, dựa theo quan hệ đã biết, thành phần trích chọn câu trả lời xem đối tượng đó có liên kết tới đối tượng trong bộ ba mô tả không, để tìm câu trả lời (hình 4.13). Nếu thuật ngữ thứ hai trong bộ ba mô tả là một khái niệm biểu diễn một lớp nào đó trong Ontology, chẳng hạn là bộ ba (mã, có_mã, sinh_viên), thì hệ thống tìm tất cả các đối tượng trong lớp ―mã‖, với mỗi đối tượng này, dựa vào quan hệ ―có_mã‖ liên kết tới đối tượng nào trong lớp ―sinh_viên‖ và đưa ra câu trả lời tới người sử dụng.
Hình 4.13. Trích chọn câu trả lời đối với loại câu hỏi “NORMAL”, “UNKN_REL” Tập đối tƣợng Quan_hệ Thuật_ngữ_2 Thuật_ngữ_1 Ánh xạ Ontology Câu trả lời Đối tƣợng
53 Ví dụ, với câu hỏi
―sinh viên nào học lớp khoa học máy tính?‖
Ánh xạ Ontology đưa ra bộ ba mô tả tương ứng với Ontology là (sinh_viên, học, k50_khoa_học_máy_tính). Thành phần trích chọn câu trả lời sẽ tìm kiếm trong tất các đối tượng của lớp ―sinh_viên‖ trong Ontology, với mỗi đối tượng này, dựa vào mối quan hệ ―học‖ trong Ontology xem nó có liên kết tới thực thể ―k50_khoa_học_máy_tính‖. Kết quả trả về sẽ là tất cả các thực thể có liên kết với ―k50_khoa_học_máy_tính‖. Dựa vào đó, đưa ra câu trả lời ngữ nghĩa tốt nhất có thể tới người sử dụng (hình 4.14).
54