Simple questions are the most common type of questions used for evaluating a knowledge graph question answering (KGQA). A simple question is a question whose answer can be captured by a factoid statement with one relation or predicate. Knowledge graph question answering (KGQA) systems are systems whose aim is to automatically answer natural language questions (NLQs) over knowledge graphs (KGs). There are varieties of researches with different approaches in this area. However, the lack of a comprehensive study to focus on addressing simple questions from all aspects is tangible. In this paper, we present a comprehensive survey of answering simple questions to classify available techniques and compare their advantages and drawbacks in order to have better insights of existing issues and recommendations to direct future works.

No abstract

Entity detection task on knowledge graph question answering systems has been studied well on simple questions. However, the task is still challenging on complex questions. It is due to a complex question is composed of more than one fact or triple. This paper proposes a method to detect entities and their position on triples mentioned in a question. Unlike existing approaches that only focus on detecting the entity name, our method can determine in which triple an entity is located. Furthermore, our approach can also define if an entity is a head or a tail of a triple mentioned in a question. We tested our approach to SimpleQuestions, LC-QuAD 2.0, and QALD series benchmarks. The experiment result demonstrates that our model outperforms the previous works on SimpleQuestions and QALD series datasets. 99.15% accuracy and 96.15% accuracy on average, respectively. Our model can also improve entity detection performance on LC-QuAD 2.0 with a merged dataset, namely, 97.4% accuracy. This paper also presents Wikidata QALD series version that is helpful for researchers to assess the knowledge graph question answering system they develop.

Abstract-This paper explores the implementation of refinement theory in questions composition for semantic webbased Arabic Learning game. The refinement theory is used to assess the degree of sophistication of the game, while semantic web is a concept that improves web document into web data. In this paper, a simple ontology about game questions composition is developed by implementing refinement theory to distinguish the difficulty of each level. This, hopefully, will motivate players to continue playing their game into the next level. This research conclude that the relation between value of R and question complexity is a negative correlation. The higher the value of R, the lower the question complexity.Intisari-Makalah ini mengeksplorasi implementasi teori refinement pada penyusunan komposisi soal pada game belajar Hijaiyah berbasis web semantik. Teori refinement digunakan untuk menilai tingkat kompleksitas sebuah game. Sedangkan web semantik adalah sebuah konsep yang memperbaiki dokumen web menjadi data web. Pada makalah ini dikembangkan sebuah ontologi sederhana tentang penyusunan komposisi soal pada game dengan mengimplementasikan teori refinement untuk membedakan tingkat kesulitan tiap level. Hal ini dilakukan untuk menarik pemain agar tidak menjadi bosan dan selalu termotivasi untuk meneruskan memainkan game tersebut pada level selanjutnya. Dari hasil dapat disimpulkan bahwa hubungan antara nilai R dan tingkat kompleksitas soal adalah korelasi negatif. Semakin tinggi nilai R maka semakin rendah tingkat kompleksitas soalnya. Sebaliknya, semakin rendah nilai R maka semakin tinggi nilai kompleksitas soalnya. KataKunci-Teori refinement, linked data, web semantik, game online.

Abstract-This paper proposes an online game design that has resources with interoperability. Interoperability means the resources can share, re-used, and interlinked with another Unified Resources Identifier (URI). The game design is constructed by utilizing Linked Data concept where the resources are developed in the form of ontology. The resources are developed by both creating manually using Protégé and re-using from another URI's. To get the resources from another URI's SPARQL can be used through Apache Jena Fuseki server. SPARQL is a query used for Resource Description Framework (RDF) or Web Ontology Language (OWL). The result shows that retrieval data/information process by using SPARQL works well. The resources from another URI's can be used and integrated with local resources. It means the quality of information knowledge is increasing in interoperability, where the resources can be shared, re-used, and interlinked.Intisari-Makalah ini mengusulkan sebuah rancangan game online yang sumber dayanya bersifat interoperabilitas, yaitu: saling berbagi (share); saling menggunakan ulang (re-used); dan saling interkoneksi (interlinked). Rancangan game dibuat dengan memanfaatkan konsep Linked Data, yaitu sumber daya dibuat dalam bentuk ontologi. Sumber daya dibuat dengan cara membuat kelas atau instance secara manual menggunakan perangkat lunak Protégé, dan juga dengan cara menggunakan ulang sumber daya yang terdapat pada Unified Resources Identifier (URI) lain. Penggunaan ulang sumber daya dari URI lain dilakukan dengan menggunakan perintah query di SPARQL melalui server Apache Jena Fuseki. SPARQL adalah query yang digunakan untuk Resource Description Framework (RDF) atau Web Ontology Language (OWL). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa proses pengambilan data/informasi menggunakan SPARQL berhasil dengan baik. Sumber daya yang diambil dari URI lain dapat digunakan dan digabungkan dengan sumber daya lokal yang dirancang sendiri secara manual menggunakan Protégé. Ini menunjukkan bahwa kualitas information knowledge dari sumber daya game online yang dikembangkan meningkat dalam hal interoperabilitasnya, karena sumber daya dapat saling berbagi, digunakan ulang, dan saling terkoneksi.Kata Kunci-Linked Data, ontologi, web semantik, interoperabilitas data.I. PENDAHULUAN Saat ini game dikembangkan bukan hanya untuk keperluan kesenangan pribadi saja, melainkan untuk tujuan yang lain seperti bisnis atau komersial. Agar menghasilkan produk game komersial yang baik, dibutuhkan perencanaan dan perancangan game yang matang dan rinci. Perancangan yang rinci ini meliputi perancangan konten yang di antaranya adalah instance-instance dan kelas-kelas. Semakin besar dan kompleks instance-instance dan kelas-kelas yang dibuat, maka semakin banyak waktu yang dibutuhkan untuk proses perancangannya. Kebutuhan waktu tersebut dapat dikurangi jika sebagian dari instance-instance dan kelas-kelas tersebut dibentuk atau berbagi dari sumber lain. Proses berbagi ini adalah salah satu konsep dari Linked Data. Linked Data adalah sebuah konsep lanjuta...