Wissensgraphenkonstruktion aus Text
Die Wissensgraphenkonstruktion ist eine Text-Mining-Pipeline, die unstrukturierte Texte in einen strukturierten Graphen von Entitäten und deren Beziehungen umwandelt. Basierend auf der Synthese von Hogan et al. (2021) und dem Überblick über relationales maschinelles Lernen von Nickel et al. (2016) repräsentiert sie Wissen als Knoten (Entitäten wie Personen, Orte, Organisationen), die durch beschriftete Kanten (Beziehungen) verbunden sind, und dient der semantischen Suche, Empfehlungssystemen und Schlussfolgerungen.
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Quellen
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). Knowledge Graph Construction from Text. ScholarGate. https://scholargate.app/de/text-mining/knowledge-graph-nlp
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- EntitätsverknüpfungText Mining↔ compare
- Benannte Entitätenerkennung (NER)Text Mining↔ compare
- RelationsextraktionText Mining↔ compare
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