Hintergrund des Themas
Die gleiche Entität kann in verschiedenen Dokumenten/Absätzen unterschiedlich dargestellt werden (z.B. "Apple Inc." vs. "Apple Inc."), OntoCast löst dieses Problem mit einem dreistufigen Disambiguierungsmechanismus.
Verschreibung
- KörperverankerungVordefinierte Entitäts-Alias-Tabelle (aliases.ttl) im Ontologie-Verzeichnis
- kontextuelle AnalyseAktivieren zur Laufzeit
--context-window 5Vokabular zur parametrischen Analyse - manuelle Kalibrierung: Ansicht über die Fuseki-Schnittstelle nach Abschluss der Verarbeitung
owl:sameAsBeziehungskette
Typisches Konfigurationsbeispiel
Wird in der .env-Datei festgelegt:DISAMBIGUATION_STRICTNESS=0.7(Je größer der Wert, desto strenger die Übereinstimmung)CROSS_DOC_LINKING=true(Dokumentenübergreifende Entitätszuordnung aktivieren)
Behandlung von Sonderfällen
- Für Domänennamen: Glossar in data/dictionaries/ hinzufügen
- Dynamisch entstehende neue Einheiten: Befähigung
AUTO_EXTEND_ONTOLOGY=trueAutomatische Erweiterung der Ontologie
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOntoCast: ein intelligenter Rahmen für die Extraktion von semantischen Tripeln aus DokumentenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Herausforderung der Entitätsdisambiguierung bei der Erstellung von Wissensgraphen lösen?
