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

  • Оценка надежности цепочечного рассуждения в ИИ: Исследования Anthropic

    Улучшение прозрачности и безопасности ИИ Введение в цепочку размышлений Цепочка размышлений (CoT) представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта (ИИ). Этот подход позволяет моделям ИИ формулировать свои шаги рассуждений перед тем, как…

  • Модели Llama 4 от Meta AI: Решения для бизнеса

    Введение в модели Llama 4 Meta AI недавно представила свое новое поколение мультимодальных моделей Llama 4, включая две разновидности: Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick. Эти модели представляют собой значительный шаг вперед…

  • Масштабируемое Обучение с Подкреплением для Сложных Задач

    Практические бизнес-решения на основе RLVR Использование обучения с подкреплением с проверяемыми наградами (RLVR) открывает новые возможности для бизнеса. Давайте рассмотрим, как это может улучшить бизнес и реальную жизнь, а также шаги для внедрения.…

  • Запуск AgentIQ от NVIDIA: Оптимизация рабочих процессов AI-агентов

    Введение С увеличением использования интеллектуальных систем, основанных на AI-агентах, компании сталкиваются с проблемами, связанными с совместимостью, мониторингом производительности и управлением рабочими процессами. Решение этих проблем может значительно повысить эффективность и масштабируемость AI-разработок. NVIDIA…

  • Генерация ИИ для Автономного Управления Задачами

    GenSpark Super Agent: Преобразование Бизнес-Операций с Помощью ИИ Введение в GenSpark GenSpark Super Agent, или просто GenSpark, — это инновационное решение на основе ИИ, предназначенное для автономного управления сложными задачами в различных областях.…

  • Создание контекстного AI-ассистента на базе LangChain и Gemini

    Создание контекстно-осведомленного AI-ассистента Этот текст описывает процесс создания контекстно-осведомленного AI-ассистента с использованием LangChain, LangGraph и языковой модели Gemini от Google. Применение принципов Протокола Контекста Модели (MCP) позволит разработать упрощенную версию AI-ассистента, который эффективно…

  • Создание AI-бота для вопросов и ответов на веб-сайтах с использованием открытых моделей

    Построение AI Q&A Бота для Вебсайтов с Использованием Открытых Моделей Обзор и Преимущества Создание AI Q&A бота может значительно повысить эффективность вашей компании, улучшая доступ к информации и сокращая время, затрачиваемое на поиск…

  • Запуск проверенного агента SWE-bench от Augment Code: Прорыв в области ИИ для программной инженерии

    Введение Запуск открытого AI-агента от Augment Code представляет собой значительный шаг в области программной инженерии. Этот инструмент может значительно улучшить процессы разработки и повысить эффективность работы команд. Практические бизнес-решения Использование AI-агента Augment Code…

  • NVIDIA HOVER: Революция в гуманоидной робототехнике с помощью единого ИИ управления

    Практические бизнес-решения с использованием HOVER NVIDIA HOVER предлагает революционное решение в области гуманоидной робототехники, которое может значительно улучшить бизнес-процессы и повседневную жизнь. Ниже представлены шаги для реализации и повышения результатов бизнеса. Шаги к…

  • Open-Qwen2VL: Эффективная интеграция мультимодальных ИИ решений

    Решение Open-Qwen2VL для эффективной интеграции многомодального ИИ Понимание проблемы многомодальных моделей Многомодальные большие языковые модели (MLLM) становятся важными для объединения визуальных и текстовых данных, улучшая такие задачи, как создание подписей к изображениям и…

  • Дельфин: Прорыв в многоязычном распознавании речи для восточных языков

    Dolphin: Прорыв в многоязычном автоматическом распознавании речи Введение в Dolphin Недавние достижения в технологии автоматического распознавания речи (ASR) выявили значительные пробелы в способности точно распознавать различные языки, особенно восточные. Модель Dolphin, разработанная Dataocean…

  • Эффективное обучение моделей R1 с помощью FASTCURL

    Введение в FASTCURL FASTCURL – это новый подход к обучению моделей, которые способны решать сложные задачи. Он помогает моделям лучше справляться с логическими и математическими задачами. Проблемы в обучении моделей R1 Обучение таких…

  • Протокол Модели Контекста для AI Ассистентов: Полное Руководство

    Практические решения для бизнеса с использованием MCP Введение в Model Context Protocol (MCP) Model Context Protocol (MCP) предоставляет стандартизированный способ подключения AI-ассистентов к внешним источникам данных и инструментам. Это позволяет улучшить взаимодействие между…

  • Революция в симуляции GPU: Новый подход к анализу архитектуры NVIDIA

    Улучшение предсказания производительности GPU с помощью современных моделей симуляции Введение в эффективность GPU Графические процессоры (GPU) играют ключевую роль в задачах высокопроизводительных вычислений, особенно в области искусственного интеллекта и научных симуляций. Их архитектура…

  • Оптимизация AI для бизнеса с помощью ExCoT от Snowflake

    Введение в ExCoT Snowflake представила революционную структуру, известную как ExCoT, направленную на улучшение производительности открытых больших языковых моделей (LLMs) в задачах текст-к-SQL. Эта структура сочетает в себе рассуждения в цепочке (CoT) с прямой…

  • Модели вознаграждения в области зрения и языка: практические бизнес-решения

    Практические бизнес-решения на основе моделей вознаграждения с поддержкой процессов Понимание моделей вознаграждения с поддержкой процессов Модели вознаграждения с поддержкой процессов (PRMs) предлагают детализированную обратную связь по ответам моделей, что помогает бизнесу выбирать наиболее…

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…