Construcció de grafs de coneixement a partir de text
La construcció de grafs de coneixement és un pipeline d'extracció de text que converteix text no estructurat en un graf estructurat d'entitats i les relacions entre elles. Basant-se en la síntesi de Hogan et al. (2021) i la revisió d'aprenentatge automàtic relacional de Nickel et al. (2016), representa el coneixement com a nodes (entitats com persones, llocs, organitzacions) connectats per arestes etiquetades (relacions), i dóna servei a la cerca semàntica, sistemes de recomanació i raonament.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- Hogan, A. et al. (2021). Knowledge Graphs. ACM Computing Surveys, 54(4), 1-37. DOI: 10.1145/3447772 ↗
- Nickel, M. et al. (2016). A Review of Relational Machine Learning for Knowledge Graphs. Proceedings of the IEEE, 104(1), 11-33. DOI: 10.1109/JPROC.2015.2483592 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 1). Knowledge Graph Construction from Text. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/text-mining/knowledge-graph-nlp
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Enllaç d'EntitatsMineria de text↔ compare
- Reconeixement d'Entitats Nomenades (NER)Mineria de text↔ compare
- Extracció de relacionsMineria de text↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →