Costruzione di grafi della conoscenza da testo
La costruzione di un grafo della conoscenza è una pipeline di text mining che trasforma testo non strutturato in un grafo strutturato di entità e delle relazioni tra esse. Basandosi sulla sintesi di Hogan et al. (2021) e sulla rassegna di machine learning relazionale di Nickel et al. (2016), rappresenta la conoscenza come nodi (entità come persone, luoghi, organizzazioni) collegati da archi etichettati (relazioni), e supporta la ricerca semantica, i sistemi di raccomandazione e il ragionamento.
Leggi il metodo completo
Accedi con un account gratuito per leggere questa sezione.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 1). Knowledge Graph Construction from Text. ScholarGate. https://scholargate.app/it/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.
- Entity LinkingText mining↔ compare
- Riconoscimento di entità nominate (NER)Text mining↔ compare
- Estrazione di RelazioniText mining↔ compare
Citato da
Hai notato un problema in questa pagina? Segnalalo o proponi una correzione →