Jakie są pułapki przy tworzeniu KG z nieustrukturyzowanego tekstu?

Tworząc Graf Wiedzy (KG) z nieustrukturyzowanego tekstu, napotykamy następujące główne trudności:

• Wydobywanie encji i relacji: Tekst często zawiera niejednoznaczne lub kontekstowo zależne terminy, co utrudnia poprawne wyodrębnianie encji i relacji między nimi.
• Rozwiązywanie ko-referencji: Należy ustalić, że różne wzmianki (np. "on", "dyrektor") odnoszą się do tego samego obiektu.
• Obsługa synonimów i wariantów: Różne słowa mogą oznaczać to samo pojęcie, co wymaga normalizacji i łączenia.
• Szum i błędy w tekście: Literówki, błędy gramatyczne i nieformalny styl utrudniają analizę.
• Brak ustrukturyzowanych wzorców: Konieczne jest stosowanie zaawansowanych metod NLP, takich jak modele sieci neuronowych, do wydobywania informacji.
• Skalowalność: Przetwarzanie dużych ilości tekstu wymaga optymalizacji i rozproszonych obliczeń.

Przykład: aby wyodrębnić triplet (encja — relacja — encja) z zdania "Elon Musk założył SpaceX", należy poprawnie zidentyfikować "Elon Musk" i "SpaceX" jako encje i określić relację "założył" między nimi.