Какие подводные камни при построении KG из неструктурированного текста?

При построении Knowledge Graph (KG) из неструктурированного текста встречаются следующие основные сложности:

• Извлечение сущностей и отношений: Текст часто содержит неоднозначные или контекстно-зависимые термины, что затрудняет корректное выделение сущностей и связей между ними.
• Разрешение кореференций: Нужно определить, что разные упоминания (например, "он", "директор") относятся к одному и тому же объекту.
• Обработка синонимов и вариаций: Разные слова могут обозначать одно и то же понятие, требуется нормализация и объединение.
• Шум и ошибки в тексте: Опечатки, грамматические ошибки и неформальный стиль усложняют анализ.
• Отсутствие структурированных шаблонов: Необходимо применять сложные методы NLP, такие как нейросетевые модели, для извлечения информации.
• Масштабируемость: Обработка больших объемов текста требует оптимизации и распределенных вычислений.

Пример: для извлечения триплетов (сущность — отношение — сущность) из предложения "Илон Маск основал SpaceX" нужно корректно выделить "Илон Маск" и "SpaceX" как сущности и определить отношение "основал" между ними.