Konstrukcija grafova znanja iz teksta
Konstrukcija grafova znanja je postupak rudarenja teksta koji nestrukturirani tekst pretvara u strukturirani graf entiteta i odnosa među njima. Zasnovan na sintezi Hogana i saradnika (2021) i pregledu relacione mašinske inteligencije Nickel-a i saradnika (2016), znanje predstavlja kao čvorove (entitete kao što su ljudi, mesta, organizacije) povezane označenim ivicama (odnosima), i služi za semantičko pretraživanje, sisteme preporuka i zaključivanje.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 1). Knowledge Graph Construction from Text. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.
- Повезивање јединицаRudarenje teksta↔ compare
- Prepoznavanje imenovanih entiteta (NER)Rudarenje teksta↔ compare
- Ekstrakcija odnosaRudarenje teksta↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →