Кои са капаните при изграждането на KG от неструктуриран текст?

При създаването на граф на знания (KG) от неструктуриран текст се срещат следните основни трудности:

• Извличане на същности и отношения: Текстът често съдържа двусмислени или контекстуално зависими термини, което затруднява правилното идентифициране на същностите и връзките между тях.
• Решаване на ко-референции: Трябва да се определи, че различни споменавания (например, "той", "директор") се отнасят за един и същи обект.
• Обработка на синоними и вариации: Различни думи могат да означават едно и също понятие, изискваща нормализация и обединяване.
• Шум и грешки в текста: Грешки при писане, граматически грешки и неформален стил усложняват анализа.
• Липса на структурирани шаблони: Необходимо е да се прилагат сложни NLP методи, като модели на невронни мрежи, за извличане на информация.
• Мащабируемост: Обработката на големи обеми текст изисква оптимизация и разпределени изчисления.

Пример: за извличане на тройки (същност — отношение — същност) от изречението "Илон Мъск основа SpaceX" трябва правилно да се идентифицират "Илон Мъск" и "SpaceX" като същности и да се определи отношението "основа" между тях.