语义网在信息检索中的应用语义网在这里指的是像DBPedia, Freebase这样的结构化网站。
我已经在几个项目中将RDF中的信息与Lucene集成在一起，我认为您可以从集成中获得的很多价值是，您可以超越Lucene通常支持的简单关键字搜索。这为在RDF信息上进行全文搜索提供了可能性，同时也为语义丰富的全文搜索提供了可能性。
在前一种情况下，SPARQL中没有'like'操作符，并且regex函数虽然具有类似于SQL like的功能，但对于任何可观大小的数据集进行计算并不真正易于处理。但是，如果您能够使用lucene来进行搜索，而不是依赖于regex，那么您可以通过RDF上的单个关键字搜索获得更好的伸缩性和性能。
在后一种情况下，如果查询引擎与lucene文本/rdf索引集成，比如LARQ (Jena和Stardog都支持)，那么您可以在全文索引上进行更复杂的语义搜索。像"获取所有类型的电影，其中至少有10个评论，并且评论包含短语"两个大拇指"这样的查询很难在lucene索引中实现，但在lucene和lucene的交集中变得相当微不足道。SPARQL。
您可以在信息检索中使用DBpedia，因为它具有来自Wikipedia的结构化信息。由于维基百科拥有几乎所有感兴趣的主题的文章，类别，信息检索系统中使用的信息框，以三元组的形式提取有意义的信息，即主题，谓词和;对象。
您可以使用以下端点通过SPARQL查询信息: