Kādi ir slazdi, veidojot KG no nestrukturēta teksta?

Zināšanu grafika (KG) veidošana no nesakārtota teksta sastopas ar šādām galvenajām grūtībām:

• Entitāšu un attiecību izvilkšana: Teksts bieži satur daudznozīmīgus vai kontekstam atkarīgus terminus, kas apgrūtina pareizu entitāšu un to attiecību identificēšanu.
• Ko-referenču risināšana: Ir jānosaka, vai dažādas atsauces (piemēram, "viņš", "direktors") attiecas uz to pašu objektu.
• Sinonīmu un variāciju pārvaldība: Dažādas vārdu formas var apzīmēt to pašu jēdzienu, kas prasa normalizāciju un apvienošanu.
• Trokšņa un kļūdu teksta: Ortogrāfijas kļūdas, gramatikas kļūdas un neformāls stils apgrūtina analīzi.
• Strukturētu modeļu trūkums: Ir jālieto progresīvas NLP metodes, piemēram, neironu tīklu modeļi, informācijas izvilkšanai.
• Mērogojamība: Liela teksta apjoma apstrāde prasa optimizāciju un izplatītus aprēķinus.

Piemērs: lai izvilktu tripletus (entitāte — attiecība — entitāte) no teikuma "Elons Masks dibināja SpaceX", ir jāpareizi identificē "Elons Masks" un "SpaceX" kā entītijas un jānosaka attiecība "dibināja" starp tām.