Noto'g'ri tuzilgan matndan KG qurishda qanday muammolar bor?

Bilgi Grafigi (KG) ni qurilishida, strukturasiz matndan quyidagi asosiy qiyinchiliklar yuzaga keladi:

• Obyektlar va munosabatlarni chiqarib olish: Matn ko‘pincha noaniq yoki kontekstga bog‘liq atamalarni o‘z ichiga oladi, bu esa obyektlar va ularning o‘rtasidagi munosabatlarni to‘g‘ri aniqlashni qiyinlashtiradi.
• Ko‘rib chiqishlarni hal qilish: Turli eslatmalar (masalan, "u", "direktor") bir xil ob’ektga taalluqli ekanligini aniqlash kerak.
• Sinonimlar va variatsiyalar bilan ishlash: Turli so‘zlar bir xil tushunchani anglatishi mumkin, bu esa normalizatsiya va birlashtirishni talab qiladi.
• Shovqin va xatoliklar matnda: Tipografik xatoliklar, grammatik xatoliklar va norasmiy uslub tahlilni qiyinlashtiradi.
• Strukturali shablonlarning yo‘qligi: Ma’lumotlarni chiqarish uchun murakkab NLP usullari, masalan, neyron tarmoqli modellarini qo‘llash zarur.
• Kengaytirish imkoniyati: Katta hajmdagi matnlarni qayta ishlash optimizatsiya va tarqatilgan hisoblashlarni talab qiladi.

Misol uchun: "Elon Mask SpaceXni asos solgan" jumlasidan tripletlarni (obyekt — munosabat — obyekt) chiqarish uchun, "Elon Mask" va "SpaceX" ni obyekt sifatida to‘g‘ri aniqlash va "asos solgan" munosabatini belgilash zarur.