Построение графа знаний из текста
Построение графа знаний — это конвейер обработки текста, который преобразует неструктурированный текст в структурированный граф сущностей и отношений между ними. Основываясь на синтезе Hogan et al. (2021) и обзоре реляционного машинного обучения Nickel et al. (2016), он представляет знания в виде узлов (сущностей, таких как люди, места, организации), соединенных помеченными ребрами (отношениями), и служит для семантического поиска, рекомендательных систем и рассуждений.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Knowledge Graph Construction from Text. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Связывание сущностейИнтеллектуальный анализ текста↔ compare
- Распознавание именованных сущностей (NER)Интеллектуальный анализ текста↔ compare
- Извлечение отношенийИнтеллектуальный анализ текста↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →