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

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…