Konstrukce grafu znalostí z textu
Konstrukce grafu znalostí je proces zpracování textu (text-mining pipeline), který převádí nestrukturovaný text do strukturovaného grafu entit a vztahů mezi nimi. Vychází ze syntézy Hogan et al. (2021) a přehledu relačního strojového učení Nickel et al. (2016) a reprezentuje znalosti jako uzly (entity, jako jsou osoby, místa, organizace) spojené označenými hranami (vztahy). Slouží k sémantickému vyhledávání, doporučovacím systémům a usuzování.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 1). Knowledge Graph Construction from Text. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.
- Propojování entitDolování textu↔ compare
- Rozpoznávání pojmenovaných entit (NER)Dolování textu↔ compare
- Extrakce vztahůDolování textu↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →