如何在top GraphDB lucene索引上计算lucene FuzzyQuery？

GraphDB支持FTS Lucene插件构建RDF“分子”来高效索引文本。但是，当您正在搜索的单词中出现拼写错误时，Lucene将无法检索结果。我想知道是否有可能在FTS的GraphDB中的Lucene索引之上实现基于Damerau-Levenshtein算法的模糊查询。这样，即使单词拼写不正确，也可以根据编辑距离相似性获得更多“封闭”单词的列表

这是我在WordNet RDF中为名词语法集的标签创建的索引

PREFIX wn20schema: <http://www.w3.org/2006/03/wn/wn20/schema/>
INSERT DATA {
    luc:index luc:setParam "uris" .
    luc:include luc:setParam "literals" .
    luc:moleculeSize luc:setParam "1" .
    luc:includePredicates luc:setParam "http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#label" .
    luc:includeEntities luc:setParam wn20schema:NounSynset.
    luc:nounIndex luc:createIndex "true".
}

结果是空的，我想得到至少一个单词“信用”，因为编辑距离是1

---

谢谢你

如果你使用

~

它应该给你一个模糊匹配。

如果你使用

~

它应该给你一个模糊匹配。

对于一个有用的答案，这个反应需要扩展。解释为什么这是问题的答案。为了得到有用的答案，这个反应需要扩展。解释为什么这是问题的答案。

select * where {
    {?id luc:nounIndex "credict"}
    ?id luc:score ?score.  
}