Превращаем неструктурированный текст в полезные знания: новый метод на основе искусственного интеллекта.

 How Can We Convert Unstructured Text into Actionable Knowledge? This AI Paper Unveils iText2KG for Incremental Knowledge Graphs Construction Using Large Language Models

“`html

Как преобразовать неструктурированный текст в действенные знания?

Построение графов знаний (Knowledge Graphs, KGs) из неструктурированных данных является сложной задачей из-за трудностей извлечения и структурирования значимой информации из сырого текста. Неструктурированные данные часто содержат неразрешенные или дублированные сущности и несогласованные отношения, что затрудняет их преобразование в согласованный граф знаний. Кроме того, огромное количество неструктурированных данных в различных областях подчеркивает необходимость масштабируемых методов для автоматической обработки, извлечения и структурирования этих данных в графы знаний. Успешное преодоление этих проблем критически важно для обеспечения эффективного рассуждения, выводов и принятия решений на основе данных в областях от научных исследований до анализа веб-данных.

Традиционные методы построения графов знаний из неструктурированного текста в основном полагаются на такие техники, как распознавание именованных сущностей, извлечение отношений и разрешение сущностей. Эти подходы часто ограничиваются необходимостью заранее определенных типов сущностей и отношений, часто зависящих от онтологий, специфичных для области. Кроме того, они обычно включают надзорное обучение, требующее большого количества аннотированных данных. Существенным ограничением этих методов является их склонность к созданию несогласованных графов с дублированными или неразрешенными сущностями, что приводит к избыточности и неоднозначностям, требующим обширной последующей обработки. Кроме того, многие существующие решения зависят от тематики, что ограничивает их применимость в различных областях, что снижает их масштабируемость и адаптивность к новым случаям использования.

Исследователи из INSA Lyon, CNRS и Universite Claude Bernard Lyon 1 представляют iText2KG, нулевой метод, независимый от темы, для пошагового построения графов знаний (KGs) из неструктурированных данных без необходимости заранее определенных онтологий или последующей обработки. Эта структура состоит из четырех отдельных модулей:

1. Document Distiller: Преобразует сырые документы в семантические блоки с использованием больших языковых моделей (LLMs), управляемых гибкой, определенной пользователем схемой.

2. Incremental Entity Extractor: Извлекает уникальные сущности из семантических блоков, обеспечивая отсутствие дублирования или семантических неоднозначностей.

3. Incremental Relation Extractor: Идентифицирует и извлекает семантически уникальные отношения между сущностями.

4. Graph Integrator: Визуализирует сущности и отношения в KG с использованием Neo4j, обеспечивая структурированное представление данных.

Этот модульный дизайн разделяет задачи извлечения сущностей и отношений, что приводит к улучшению точности и согласованности. Более того, использование парадигмы нулевого обучения обеспечивает адаптивность в различных областях без необходимости тонкой настройки или повторного обучения, делая его гибким, точным и масштабируемым решением для построения KG.

iText2KG обрабатывает документы пошагово, проходя через свои четыре основных модуля. Во-первых, модуль Document Distiller перестраивает сырой текст в семантические блоки на основе гибкой, определенной пользователем схемы, которая может быть адаптирована к различным типам документов, таким как научные статьи, резюме или веб-сайты. Затем эти семантические блоки подаются на вход Incremental Entity Extractor, который идентифицирует и гарантирует уникальность каждой сущности, разрешая потенциальные неоднозначности с использованием мер подобия, таких как косинусное сходство.

Затем Incremental Relation Extractor извлекает отношения между идентифицированными сущностями, используя как локальные, так и глобальные контексты документов для обеспечения точности отношений. Наконец, Graph Integrator объединяет эти сущности и отношения в визуальный граф знаний с использованием Neo4j, обеспечивая согласованное и структурированное представление данных. Производительность системы была протестирована на различных типах документов, демонстрируя ее универсальность в различных случаях использования без необходимости повторного обучения.

iText2KG продемонстрировал превосходную производительность по сравнению с базовыми методами, особенно в согласованности схемы, точности извлечения троек и разрешения сущностей/отношений. Система достигла высокой согласованности в структурировании информации из различных типов документов, таких как научные статьи, веб-сайты и резюме. Точность извлечения соответствующих отношений была заметно высокой при использовании локальных сущностей, обеспечивая минимальное количество ошибок в графе знаний. Кроме того, подход продемонстрировал низкий уровень ложных обнаружений в разрешении сущностей и отношений, особенно с структурированными документами, такими как научные статьи. В целом iText2KG оказался эффективным в построении точных и согласованных графов знаний в различных областях, адаптируясь к различным типам данных без необходимости обширной тонкой настройки или последующей обработки.

В заключение, iText2KG представляет собой значительный прогресс в построении графов знаний, предоставляя гибкий, нулевой подход, способный структурировать неструктурированные данные в согласованные, независимые от темы графы знаний. Модульность задач извлечения сущностей и отношений и применение пошагового процесса позволяет этому методу преодолеть ключевые ограничения традиционных подходов, такие как зависимость от заранее определенных онтологий и обширной последующей обработки. С превосходной производительностью на различных типах документов iText2KG обладает огромным потенциалом для широкого применения в областях, требующих структурированные знания из неструктурированного текста, предлагая надежное, масштабируемое и эффективное решение для построения графов знаний.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…