Неструктурдалган тексттен KG түзүүдө кандай кыйынчылыктар бар?

Билим графин (KG) куруу структураланбаган тексттен төмөнкү негизги кыйынчылыктарга туш болот:

• Объекттер жана мамилелерди чыгарып алуу: Текст көбүнчө көп маанилүү же контекстке көз каранды терминдерди камтыйт, бул объекттерди жана алардын ортосундагы мамилелерди туура аныктоону кыйындатат.
• Ко-референцияларды чечүү: Төртүнчү белгилер (мисалы, "ал", "директор") бир эле объектке тиешелүү экенин аныктоо керек.
• Синонимдер жана вариациялар менен иштөө: Төртүнчү сөздөр бир эле түшүнүктү билдириши мүмкүн, бул нормалдаштыруу жана бириктирүүнү талап кылат.
• Шум жана каталар текстте: Тамга каталары, грамматикалык каталар жана бейрасмий стиль анализди кыйындатат.
• Структураланган үлгүлөрдүн жоктугу: Ички маалыматтарды чыгарып алуу үчүн, нейрондук тармак моделдери сыяктуу өнүккөн NLP ыкмаларын колдонуу керек.
• Масштабдаштыруу: Көптөгөн тексттерди иштетүү оптимизация жана бөлүнгөн эсептөөлөрдү талап кылат.

Мисал: "Elon Musk SpaceXти негиздеген" деген сүйлөмдөн тройттарды (объект — мамиле — объект) чыгарып алуу үчүн, "Elon Musk" жана "SpaceX" туура аныктап, алардын ортосундагы "негиздеген" мамилесин аныктоо керек.