«`html
Как преобразовать неструктурированный текст в действенные знания?
Конструирование графов знаний (KGs) из неструктурированных данных – сложная задача из-за трудностей извлечения и структуризации осмысленной информации из сырого текста. Традиционные методы строительства KGs ограничены предопределенными типами сущностей и отношений, что часто зависит от отраслевых онтологий. Они также требуют больших объемов размеченных данных, что ограничивает их применимость. Решение этой проблемы предлагает метод iText2KG.
Преимущества iText2KG:
- Метод iText2KG позволяет инкрементально конструировать графы знаний из неструктурированных данных, обходя ограничения традиционных методов.
- Он обеспечивает высокую точность и последовательность в построении графов знаний, демонстрируя превосходную производительность по сравнению с базовыми методами.
- Метод iText2KG адаптируем к различным областям и типам данных, что обеспечивает его масштабируемость и универсальность.
Дополнительную информацию о методе iText2KG можно найти в этой статье.
Для получения советов по внедрению и использованию ИИ в бизнесе обращайтесь к нам здесь.
Узнайте, как решение от saile.ru может улучшить процессы продаж в вашей компании. Будущее уже здесь!
«`
