Construction de graphes de connaissances à partir de texte
La construction de graphes de connaissances est un pipeline d'exploration de texte qui transforme un texte non structuré en un graphe structuré d'entités et de relations entre elles. S'appuyant sur la synthèse de Hogan et al. (2021) et la revue de l'apprentissage automatique relationnel de Nickel et al. (2016), elle représente les connaissances sous forme de nœuds (entités telles que des personnes, des lieux, des organisations) connectés par des arêtes étiquetées (relations), et sert à la recherche sémantique, aux systèmes de recommandation et au raisonnement.
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The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sources
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 1). Knowledge Graph Construction from Text. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/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.
- Liaison d'entitésFouille de textes↔ compare
- Reconnaissance d'entités nommées (REN)Fouille de textes↔ compare
- Extraction de relationsFouille de textes↔ compare
Référencée par
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