Wat zijn de valkuilen bij het bouwen van een KG uit ongestructureerde tekst?

Bij het bouwen van een Knowledge Graph (KG) uit ongestructureerde tekst, worden de volgende belangrijke moeilijkheden ondervonden:

• Extractie van entiteiten en relaties: De tekst bevat vaak ambiguïteiten of contextafhankelijke termen, wat het correct identificeren van entiteiten en relaties bemoeilijkt.
• Resolutie van co-referenties: Het is nodig om te bepalen dat verschillende vermeldingen (bijvoorbeeld "hij", "directeur") naar hetzelfde object verwijzen.
• Omgaan met synoniemen en variaties: Verschillende woorden kunnen hetzelfde concept aanduiden, wat normalisatie en consolidatie vereist.
• Ruis en fouten in de tekst: Typfouten, grammaticale fouten en informele stijl maken de analyse moeilijk.
• Gebrek aan gestructureerde patronen: Het toepassen van geavanceerde NLP-methoden, zoals neurale netwerken, is nodig om informatie te extraheren.
• Schaalbaarheid: Het verwerken van grote hoeveelheden tekst vereist optimalisatie en gedistribueerde berekeningen.

Voorbeeld: om triplets (entiteit — relatie — entiteit) te extraheren uit de zin "Elon Musk richtte SpaceX op", moeten "Elon Musk" en "SpaceX" correct worden geïdentificeerd als entiteiten en moet de relatie "richtte op" tussen hen worden vastgesteld.