Qeyri-strukturlu mətn əsasında KG qurarkən hansı çətinliklər var?

Məlumat Qrafi (KG) qurarkən, strukturlaşdırılmamış mətn üzərində aşağıdakı əsas çətinliklərlə rastlaşılır:

• Varlıqlar və əlaqələrin çıxarılması: Mətn çox vaxt çoxmənalı və ya kontekstə bağlı terminlər ehtiva edir, bu da varlıqları və onların arasındakı əlaqələri düzgün müəyyənləşdirməyi çətinləşdirir.
• Ko-əlaqələrin həlli: Müxtəlif istinadların (məsələn, "o", "direktor") eyni obyektə aid olduğunu müəyyən etmək lazımdır.
• Sinonimlər və müxtəlifliklərlə işləmək: Fərqli sözlər eyni anlayışı ifadə edə bilər, bu da normalizasiya və birləşdirmə tələb edir.
• Səs və səhvlər: Yazı səhvləri, qrammatik səhvlər və qeyri-rəsmi üslub analizi çətinləşdirir.
• Strukturlaşdırılmış nümunələrin olmaması: Məlumat çıxarılması üçün mürəkkəb NLP metodları, məsələn, neyron şəbəkə modelləri tətbiq edilməlidir.
• Miqyaslandırma: Böyük mətn həcminin işlənməsi optimizasiya və paylanmış hesablamalar tələb edir.

Nümunə: "Elon Musk SpaceX-i qurdu" cümləsindən tripletləri (varlıq — əlaqə — varlıq) çıxarmaq üçün, "Elon Musk" və "SpaceX"-i düzgün tanımaq və "qurdu" əlaqəsini müəyyən etmək lazımdır.